同时 ， 对于以上的部分度量 ， 我们应该有一个自己预设的合理区间(这个区间需要基于你自己对于行业和用户的了解来进行判断得出 ， 或者是通过持续探索得出) ， 比如说 ， 单课程的实际上课用户数为该课程的报名用户数的20%-50%之间我们可能认为是比较合理的 ， 那么如果该数值高于或低于了这个区间 ， 均可视为异常 。
然后 ， 接下来的一步 ， 就是我们需要再来逐次围绕着每一个度量来去看看 ， 我们可以有哪些维度去看待它、分析它、评估它 。
比如 ， 拿最简单的课程报名数来举例 ， 我们要评估这个数据的维度可能包括了日期、时间、地区、新老用户等 ， 如果要把这个评估做到极致 ， 我们可能需要从每一个维度依次去评估报名数这个指标的变化 ， 从中发现一些线索或结论 。
基本上 ， 这种评估的出口有二：
一是判断数据是否有一些异常需要注意的情况(如果出现异常数据 ， 一定要分析原因);
二则是为了给自己的运营工作找到一些方向性的指导 ， 比如说 ， 我现在要是想要发起一个要把站内课程月报名数提升10倍 ， 我是否可以从用户行为和习惯之间去得到一些具体的启发?且 ， 很多时候 ， 这两个目的是可能会合一的 。
好比 ， 假如我们看到过去30天里的报名数据是这样的：
那么我们是否就需要去看一下 ， 在报名数开始激增的那几天里 ， 到底发生了什么?是因为我们有意识的做了一些推广和活动?还是因为上线了新的课程?还是因为发生了什么别的事情?
假如你发现 ， 如果相应数据的激增是因为课程信息偶然间被人分享到了某个社区内(比如知乎)并引发了一轮小小的传播 ， 那么接下来你如果想要从运营端做一些事来提升课程报名数这个指标的话 ， 你是不是就可以有意识的在知乎去做一些事?比如认真分析一下之前的内容为什么能在知乎引发传播 ， 然后把传播点提炼出来 ， 用更适于知乎的形式去进行一轮包装 ， 并想尽办法在知乎再进行新一轮的扩散 。
事实上 ， 我个人就曾经亲历过类似的案例 ， 2009年前后 ， 当时我所供职的一家互联网公司 ， 就曾经因为发现我们的某个产品被用户在人人网分享后带来了过万的UV ， 从这一线索入手 ， 我们开始深耕人人网 ， 最后在短时间内给该产品带来了数十倍的数据增长 。
另外 ， 这种数据分析的另一个维度 ， 就是依照你的常识对用户进行划分 ， 再去分别看数据+结合用户访谈 ， 了解不同类型的用户 ， 在具体行为习惯上可能会有哪些不同 。
比如 ， 因为三节课主要解决的需求是学习 ， 还没有工作经验的大学生和工作了2年以上的互联网人 ， 理论上学习习惯肯定是不同的 ， 此时我们就可以分别从数据上去观察 ， 这两类人的访问、报名、听课、课后作业包括学习产出和效果等等一系列行为上存在多大区分和差异 。
当这些问题界定清楚后 ， 事实上你是可以根据用户类型的不同 ， 分别推送给他们不同的服务和引导他们完成不同的用户行为的(比如已工作的上来先做个任务 ， 还是大学生的则先去听两堂入门课) ， 这样精细化的运营可以大大助推你的用户留存和活跃 。

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