留存定义
留存的定义分为两种，第一种是访问留存率，新用户第一次访问看他接下来7天后、14天后、一个月后是否再次访问。第二种是购买留存率，用户第一次支付后看接下来的7天后、14天后、一个月后是否再次支付。这样就能直接看出平台的用户粘性。
指标定义
那如何让指标定义清晰且没有歧义呢？解决这个问题的核心方法就是拆解——将一个数据指标拆解到不能再继续拆解为止，这样就能够最大化地保证大家的理解无误。如图1-1所示，这是一套指标拆解的方法。
图1-1 数据指标的拆解
首先定义出这个指标所属的业务板块和数据域，接下来定义这个指标的业务过程（如电商中的加购、下单、支付等）。接着要判断这个指标是一个原子指标还是一个派生指标？如果是一个派生指标，这个指标的时间周期、修饰词分别是什么，通过什么度量这个指标？最后要定义这个指标的统计维度是什么，这些维度的属性有哪些？经过这样一层一层的拆解每个指标会归入不同的类别，因为每个指标都有各个维度清晰的定义，只要公司内所有人都以这份定义为准，歧义就不会产生。
接下来我们看一下图1-1中这些概念的含义。
（1）业务板块：即面向业务的大的模块，就是公司的产品线，不会经常变。比如一个公司有三个产品线分别是产品线A、产品线B、产品线C，那么这三个产品线分别属于不同的业务板块。
（2）数据域：数据所属的领域。如电商产品中的用户、商品、交易等大的功能模块都属于数据域。
（2）业务过程：完成某个业务所涉及的全部过程。如电商业务中的下单、支付、退款等环节都属于业务过程。
（3）时间周期：就是统计的时间范围，如“近30天”“自然周”“截止到当天”等。
（4）修饰类型：对修饰词的描述。如电商中支付方式、终端类型等。
（5）修饰词：除了维度以外的限定词，如电商支付中的微信支付、支付宝支付、网银支付等。
（6）原子指标：即不可再拆分的指标，比如支付金额、支付件数等指标
（7）维度：是指度量单位，用来反映业务的一类属性。常见的维度有地理维度（国家、地区等）、时间维度（年、月、周、日等）、订单的维度等。
（8）属性：隶属于维度。如地理维度中的国家名称、省份名称等都属于维度属。
（9）派生指标：一组对应的原子指标、修饰词、时间周期就组成了一个派生指标，如图1-2所示。
图1-2 派生指标
接下来我们通过一个实际的案例来拆解一个指标。以电商产品为例，假设我们要计算电商产品最近3个月的iOS客户端的下单金额。
首先这个指标属于电商产品业务板块，那么它的业务板块就可以定义为某电商业务线，下单金额在电商产品中属于交易模块这个指标的数据域就属于交易数据域。下单金额是从订单中获得的，要基于订单的金额和下单的时间去统计下单金额，那么这个指标的维度就是订单。原子指标是不可继续拆解的下单金额，由于加上了时间周期和修饰词（iOS客户端），那么这个指标就成为一个派生指标。这样我们就把一个比较复杂的指标进行拆解和归类，如图1-3所示。
图1-3 最近三个月iOS端下单金额
最后为了保证数据指标的一致性，公司的数据指标应该交由数据中台统一管理，公司内所有部门应该以这套指标体系为准，如果有对指标的新增或者修改，首先要通知数据中台，然后再同步给公司的其他部门。
