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准确性，这是更根本的一条原则。这个准确有二个层面的意思，一个是数据指标在技术实现过程中，是准确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错
有效性。数据指标的能真实反映要能衡量相对的业务场景商业目标，例如：要针对衡量一个网站流量质量设计一个指标，使用UV来衡量是错误的。使用跳出率来衡量，有一定的有效性，但还是不够有效；使用转化率也许才是比较合适的（不同公司所要追求的商业目标不一样，所以设计的数据指标是不一样的），用更近期望用户完成的商业动作访问数/进来的访客数。【实际工作中，衡量某个场景数据指标不一定就是立即能找到更合适的】
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周期性，数据指标需要定期去复盘。像KPI的指标定义，例如：销售额可能根据当前商业的目标不同，计算口径可能会发生很大的变化，就像上篇文章提到的。同时，对各个数据指标也要定期进行复盘，是否还可以继续衡量，数据指标还是否有意义。随时KPI指标的变化，往往很多指标的口径也要变更，数据开发更怕就是这个，口径变换要重刷历史。
