纳米体育日常生活场景里，其实有许多与数据分析相关的知识待我们进行挖掘，比如家政服务场景。那么，消费者/用户在服务平台上预约家政服务的过程中，可能隐藏着哪些数据分析知识？我们可以从中拆解得到什么经验和策略？
本篇是系列文，全网搜索《在吃喝玩乐中成为数据分析师》，我会带着大家从各种生活场景出发，提升业务理解，轻松学会数据分析思路和技能。
你请家政时哪些数据被采集到了平台至少可能使用哪些指标来提升你的服务体验计算这些指标会用到的sql/python函数使用AI写sql的提示词示例
结果屋漏偏逢连夜雨纳米体育，小王一开空调，发现空调坏掉了，就上网找家政服务来修空调。
小王在网上搜索「修空调」三个字，出现了很多服务商。小王再三对比之下，选择了一家可以小程序下单的本地龙头企业。
小王授权登陆进入小程序后，找到家电维修的模块，选择空调维修。进入页面后，小王选择了「挂机空调维修」纳米体育，并提供了以下信息：
小王注册后完成下单，马上收到了短信，告知师父将于某时间联系小王，让小王注意接听。
10分钟后，师父联系小王，再次确认地点及时间。并且小王注意到师傅并没有按照线上预约的时间来沟通。
临近约定时间，师傅还没有到，小王电话催促，师傅回答说又一些事情耽搁了，需要晚点到，询问是否需要更换时间。小王回答不需要纳米体育。
修完之后，师傅让小王添加一个企业微信，企业微信中会推送订单支付给小王。小王支付后，师傅又给小王留了私人微信，说以后找他修电器水管会便宜一些，然后师傅就回去了纳米体育。
我们可以看到的是，小王的整体用户路径并没有很连贯，存在着很多站外或者线下的无从监控的路径。
小王的用户行为路径大致上可以分为三个类型：线上的站外行为、站内行为、线下的站外行为。
其中比较容易分析的是站内行为，因为产品是自己研发的，可以比较容易的记录到用户行为。
线上的站外行为，一般都需要第三方广告平台提供，而且是收费项目。而线下的站外行为几乎是采集不到的。
在用户流失分析中，由于采集数据的成本不一样，一般需要从已有的数据进行分析。
从广告到进入小程序的授权过程下单最后一步的手机号注册流程下单后的等待服务的过程服务完成后被引流到个人的私域
客户取消订单前等待了多长时间客户的订单预约时间有没有被师父变更师父的完成服务时间与客户首次下单时间的匹配率接单师父地点与客户下单地点的实际距离长短
同时在服务完成流失这个节点的分析上也有了新的进展：我们虽然分析不了小王为什么流失，但是可以计算每个师父的服务流失率呀！可以根据这个信息优化匹配规则呀！
根据用户路径拆解和用户流失点位分析，我们可以大致分为三种场景：用户路径监控、师傅评级监控、匹配机制监控。
其实数据分析是一种思考方式，只要在生活中多观察，多思考，吃喝玩乐中也能加强自己的数据思维。
至于一些复杂的数据处理方式，我们其实没有必要死记硬背，只需要知道搭建什么样的指标，可能用到什么样的工具即可。提示词示例：
只要能梳理清楚业务逻辑纳米体育，学会如何进行指标管理，在生活中加强自己的思考，人人都可以成为数据分析师。