像神策这个第三方数据，属于框架图中的哪一个环节呀？

数据分析应该就是先按照结构化的形式细化分类，然后整合分析。细化的维度可以是时间维度（趋势分析法），结构的维度（类似于部门、地区、分类等，快照扩展），过程维度（细化一个商业过程从开始到结束）。

太爱老师了，我感觉在数据分析的路上，终于被带上了路。

干货好多，感谢老师的分享🙏

一手数据是公司内部自产可控的数据，一般有通过埋点获取的用户行为数据，也有一些结果性的业务数据，这些数据粒度很细，准确性较高，但是在使用前也要做数据探索，保证数据质量，要相信数据量再大，只要质量不高也挖掘不出信息，反之，质量很高，只要有一定量的数据（满足统计学检验）也能发现很多。二手数据多指从外部获取的，或者内部获取的别人加工过的数据，这些数据的数据源未知，加工逻辑未知，所以准确性很难保证，在使用时要尤其小心，一般仅作为标准benchmark，例如行业的roi是什么水平。最后，如何设计数据采集的方案，这取决于我们要分析哪些内容，通过文中的案例，我们不仅要结果类的指标，比如成单量，销售转化率等，还要有过程性的指标比如注册率，demo页访问率，除了指标外，我们还需要一些看指标的维度，比如不同渠道，不同关键字都是维度，确定了指标和维度后，我们就知道要获取哪些数据了，然后反推去获取这些数据即可。

太实用了

然后通过下钻的方式来扩展这个指标的分布情况，请问一下老师这段话怎么理解呢。下钻的方式是什么意思呢

数据量不大的情况下，Excel中的数据透视表也能执行文中说的几种数据探索方法，面对更复杂的场景还有Power BI或者Tableau等自助式BI工具，可以帮助业务或者运营人员进行快速分析。