很多人會問：指標和維度有什么區別？
　　維度是說明和觀察事物的角度，指標是衡量數據的標準。維度是一個更大的范圍，不只是數據，比如時間維度和城市維度，我們就無法用指標表示，而指標（留存率、跳出率、瀏覽時間等）卻可以成為維度。通俗理解：維度>指標。
　　到這里，大家已經有一個數據分析的思維框架了。之所以是框架，因為還缺少具體的技巧，比如如何驗證某一個維度是影響數據的關鍵，比如如何用機器學習提高業務，這些涉及到數據和統計學知識，以后再講解。
　　這里我想強調：數據分析并不是一個結果，只是過程。
　　還記得“如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它”這句話嗎？數據分析的最終目的就是增長業務。如果數據分析需要績效指標，一定不會是分析的對錯，而是最終數據提升的結果。
　　數據分析是需要反饋的，當我分析出某項要素左右業務結果，那么就去驗證它。告訴運營和產品人員，看看改進后的數據怎么樣，一切以結果為準。如果結果并沒有改善，那么就應該反思分析過程了。
　　這也是數據分析的要素，結果作導向。分析若只是當一份報告呈現上去，后續沒有任何跟進、改進的措施，那么數據分析等與零。
　　業務指導數據，數據驅動業務。這才是不二法門。

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