思考题一：我认为目前我所在的组织处于一种矛盾状态，即没有人会认为这个不重要，但是使用门槛过高造成了大多数运营用不了。造成这个现状的原因我认为有如下几点：1.运营并不理解不同应用展示出的数据是有差异的，而是认为这些数据要一致。而从数据来看，虽然底层数据一样但是由于不同诉求加工出来的内容并不是完全一致的，比如用户预约某个节目从服务存储的数据和客户端埋点点击的数据是有差异。可以类比上学时生物老师所讲“龙生九子，九子各不同”，这对于要求数据化运营的团队是一道坎儿，而我也见过直接拿用户标签末次活跃日期相关的数据直接当日活用的情景；2.埋点信息展示并不友好，其中原因有维护工作做的确实不好，数据模型结构设计不合理（比如页面-模块-点位这一脉络下在最初设计时缺少模块这一内容变成了页面-点位形式，最后就是产品埋点时费劲脑子想点位称，而迭代成本之高已经不可能再迭代）以及埋点元信息的可视化（一些主要页面还好，但是其他页面和点位运营不看图是不知道这个内容表示什么含义）；3.缺乏引导与视角受限，也就是设计之初运营，产品和开发基于自己的视角去看待这个功能而没有在第一版设计时合力完成一份合格的引导手册，产品在编写引导手册时在功能描述说的很多，但是却没有写出合格的参考案例，后续运营不知道如何将自己的诉求内容转化成为功能使用上，而这一点在产品和开发看来是轻轻松松的。由此，可以看出能够编写好合格的引导手册是很能体现产品功力的。所以，综上可以说用的不好，具体来说针对专门统计类的还能用起来（比如事件分析），而稍微有些变化的比如漏斗分析就完全放弃了。 除了用户行为分析，你觉得还有哪些特定的分析需求可以做类似的抽象与专门处理呢？