g点探照灯

一、g点探照灯

如果您正在寻找一种能够提供极致刺激并给你不同寻常体验的玩具，那么你绝对不能错过 G点探照灯。这款创新性产品将引领你进入前所未有的性高潮世界。

什么是 G点？为了更好地理解 G点探照灯的作用，我们需要首先了解 G点是什么。G点位于阴道内壁上，距离阴道口大约2-3英寸处。它是高度敏感的区域，刺激G点会带来强烈的快感和持久的高潮。

为什么选择G点探照灯？

G点探照灯是一种专门设计用于刺激 G点的性玩具。与其他传统的震动棒或按摩器不同，G点探照灯拥有独特的形状和功能，旨在直接刺激阴道内壁上的 G点。它的独特设计确保了精确的定位和精准的刺激，为您带来无与伦比的高潮体验。

G点探照灯通常采用防水设计，可以在浴缸或淋浴中使用，让您尽情享受水中的刺激。此外，它还具有不同的振动模式和强度，让您可以根据自己的喜好进行调整，达到最佳的刺激效果。

如何使用G点探照灯？

使用 G点探照灯非常简单。首先，确保您已经充电或更换了电池。然后，涂抹适量的水基润滑剂以增加舒适度和顺畅度。小心地将 G点探照灯插入阴道内，直到您感到舒适和合适的位置。

一旦插入到正确的位置，您可以开始探索不同的振动模式和强度。轻轻按下探照灯上的按钮，选择适合您的钟爱模式和速度。您可以通过增加或减少振动的强度来调整刺激的感受。

请记住，每个人的喜好都不同，所以一定要尝试不同的设置，找到最适合自己的方式。保持放松和舒适，享受 G点探照灯带来的无尽快感。

使用前和使用后的清洁

使用 G点探照灯之前和之后，务必进行正确的清洁和消毒程序。使用温和的肥皂和温水清洗产品表面，确保彻底清洁。可以使用专门的成人玩具清洁剂进行消毒，这样可以杀死细菌和病毒，确保卫生和健康。

在清洁后，请使用干净的毛巾或纸巾将 G点探照灯彻底擦干，并将其放置在干燥通风的地方。请记住，存放过程中要远离阳光直射，避免高温和潮湿的环境，以保持产品的优良状态。

结语

G点探照灯是一款令人兴奋的性玩具，专为刺激 G点而设计。它的独特形状和功能将给您带来前所未有的性体验，让您达到极致的快感和高潮。请确保在使用前后进行适当的清洁和消毒，以确保卫生和健康。

不要错过 G点探照灯带来的刺激，让自己享受无与伦比的性快感吧！

二、G点新域名

最近在互联网领域中，G点新域名成为了广大网民关注的热点话题之一。作为域名领域的重要变革，G点新域名为网站和品牌带来了全新的可能性，也引发了人们对于网络发展趋势的讨论。

什么是G点新域名

G点新域名是一种全新的顶级域名，其以`.g`为结尾，代表了“global”、“go”、“great”等诸多意义。相较于传统的顶级域名，G点新域名为网站赋予了更多的创新与活力，展现出前所未有的潜力。

G点新域名的优势

• 1. 突出个性化：通过选择G点新域名，网站能够更好地突出自身的个性化特点，为用户留下深刻印象。
• 2. 全球化定位：G点新域名的“global”含义使之成为具有全球化视野的品牌标识，有助于拓展国际市场。
• 3. 品牌升级：对现有品牌而言，选择G点新域名可以实现品牌形象的提升与升级，赋予其更高的价值。

G点新域名的应用场景

G点新域名的应用场景十分广泛。不论是企业品牌网站、个人博客还是电商平台，都能通过使用G点新域名实现更好的企业形象展示和网络推广效果，为网站注入新的动力。

未来展望

随着互联网的不断发展，G点新域名必将成为网络世界中不可或缺的一部分，影响着网站的形象、发展方向以及用户体验。未来，G点新域名将继续发挥其独特的优势，为互联网行业带来更多的创新与变革。

三、守望先锋G点

守望先锋G点一直是玩家们热烈讨论的话题之一。在游戏中，玩家们总是希望找到一些独特的技巧和位置，以获取更高的击杀数和胜率。而G点指的正是那些能够带来战局逆转的关键位置或技巧。

守望先锋G点的重要性

在守望先锋这款竞技游戏中，掌握一些关键的G点位置对于赢得比赛至关重要。这些位置通常是可以让玩家获得战略优势的地点，比如高地、狭窄通道或者能够控制重要资源点的地方。

通过占领这些关键位置，玩家可以更好地监控敌人的行动，提前预判对手的攻击方向，并采取相应的防守或进攻策略。因此，了解并利用好守望先锋的G点是每位玩家提升游戏水平的重要一步。

如何找到守望先锋G点

要想找到守望先锋中的G点，玩家需要花费一定的时间和精力进行探索和实践。首先，可以通过观看专业玩家的比赛录像来学习他们是如何利用地图上的关键位置的。其次，可以在游戏中不断尝试不同的位置和策略，总结哪些地点更具有战略意义。

此外，与队友进行沟通和配合也是找到G点的重要手段。在团队配合的前提下，能够更好地利用地图上的关键位置，并达到更好的游戏效果。

守望先锋G点的实战应用

一旦玩家掌握了守望先锋中的G点位置，就可以将其运用于实战中。比如在进攻时，占领某个关键位置可以让您更好地推进，并帮助团队取得优势；在防守时，控制好G点位置可以有效地阻止敌人的进攻，保护队友和重要目标。

此外，一些角色的技能也能与G点位置相结合，发挥更大的威力。比如一些需要高地优势的英雄，可以利用G点位置来更好地施展技能，实现战局的逆转。

总结

在守望先锋这款竞技游戏中，掌握G点位置对于玩家取得胜利至关重要。通过不断的实践和总结，玩家可以找到适合自己的G点位置，并将其运用于游戏中，提升自己的游戏水平。希望本文的内容对广大守望先锋玩家有所帮助，祝各位游戏愉快！

四、a点u点g的区别？

a点是几点，u点是优点成绩，g是点评。

五、赤道的g大还是北极的g大？

南北极的g值大于赤道的g值。

因为纬度越低,地转偏向力分量越大,重力分量越小,也就是重力加速度越小。

六、大数据100g

在当今数字化的时代，大数据100g 已经成为企业发展中不可或缺的重要资源。大数据100g 涵盖了海量、多样化的数据来源，包括但不限于结构化数据、非结构化数据、实时数据等，为企业提供了宝贵的信息和洞察，帮助其精准决策和战略规划。

大数据100g 对企业的重要性

随着互联网的普及和科技的进步，企业正在积累大量的数据资源，然而要想从这些数据中获取有效信息并加以利用，就需要大数据100g 的支持。大数据100g 能够帮助企业分析客户行为、预测市场趋势、优化运营流程等，从而提升竞争力和盈利能力。

大数据100g 的应用场景

大数据100g 在各行各业都有着广泛的应用，例如在电商领域，通过分析用户浏览和购买记录，可以个性化推荐商品；在金融领域，可以通过建立风险模型来防范欺诈行为；在医疗领域，可以通过分析病例数据来辅助诊断和治疗。

大数据100g 的挑战与机遇

尽管大数据100g 带来了巨大的机遇，但也面临着诸多挑战，例如数据隐私保护、数据安全性等问题。因此，企业在利用大数据100g 的同时，需要加强数据管理和安全措施，确保数据的合规和安全。

大数据100g 的发展趋势

随着科技的不断进步，大数据100g 将会迎来更多的发展机遇。未来，随着人工智能、物联网等技术的发展，大数据100g 将发挥出更大的作用，为企业创造更多的商业价值。

结语

大数据100g 是当前企业发展不可或缺的重要资源，它为企业提供了全新的发展思路和战略方向。只有善于利用大数据100g 的企业，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

七、vivo用多少G的数据？

1.实际可用空间大约11G左右。

2.ViVO手机的内存和所有存储器一样，存储类产品实际计算方法是1K=1000B，1M=1000K，以此类推，16G实际是14.9G左右。手机和U盘的计算方法一样：

3.ViVO手机系统及运行所必须的软件，大约占3.5G左右的内存（这个不同型号的手机占的多少有一定的差异），所以手机可以用的，基本是11G左右。

八、大数据的创新点

大数据的创新点

引言

大数据时代的到来给各行各业带来了巨大的机遇和挑战。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，越来越多的企业开始重视大数据的价值，并在其创新发展中寻求突破。本文将探讨大数据的创新点，以期为企业的发展提供参考和启示。

数据驱动的决策-making

在大数据时代，数据成为企业决策的重要基石。大数据技术让我们能够收集、存储和分析大量的数据，从而揭示出隐藏在海量数据之中的规律和趋势。通过基于数据的决策-making，企业可以更加精准地预测市场需求、分析竞争对手、优化产品设计等。数据驱动的决策-making 提供了企业创新的基础。

个性化推荐系统

个性化推荐系统是大数据应用的重要领域之一。通过收集用户的行为数据和偏好，大数据技术可以为用户提供个性化的推荐服务。无论是电商平台的商品推荐，还是音乐平台的歌曲推荐，个性化推荐系统都能够根据用户的历史行为和兴趣进行精准推荐。个性化推荐系统不仅提升了用户体验，也为企业带来了更多的商机。

智能制造与物联网

大数据为智能制造和物联网的发展提供了强有力的支撑。通过将传感器和设备与互联网连接，以及利用大数据技术来分析和优化生产过程，企业能够实现智能制造。大数据技术不仅可以帮助企业实时监测生产设备状态和生产线效率，还可以预测设备故障和优化生产计划。智能制造和物联网的发展离不开大数据的支持。

金融风控

金融行业是大数据应用的重要领域之一。大数据技术可以帮助金融机构进行风险评估和风控管理。通过分析大量的金融数据和市场数据，企业可以更好地预测和控制风险。大数据技术还可以帮助金融机构识别潜在的欺诈和洗钱行为，提高金融业务的安全性。金融风控是大数据应用的重要创新点。

智慧城市

大数据技术为智慧城市的建设提供了重要支撑。通过收集和分析城市中各个方面的数据，如交通、环境、能源等，可以实现城市资源的优化配置和管理。大数据技术还可以帮助城市发现问题和解决问题，提升城市的运行效率和生活质量。智慧城市建设中的大数据应用是一个创新的亮点。

结语

大数据的创新点正不断涌现，其中的应用场景和商业价值也不断扩展。作为企业，要紧跟时代的步伐，充分发挥大数据的优势，积极探索创新点，从而在激烈的市场竞争中获得差异化优势。大数据时代，机遇与挑战并存，唯有不断创新，才能在竞争中立于不败之地。

九、数据运营如何梳理数据埋点需求？

数据分析数据治理入门分享-转载渭河数分星球嘉宾SpaceLion的文章（四年互联网大厂数据科学经验），未经许可不能转载

1、前言

看到这个标题可能有的同学会有疑惑，为什么我作为数据分析师还需要去管数据治理的活，这个不是会有专门的同学去做吗？

确实，在很多大厂，数据开发和数据分析职能都是分开的，数分的同学一开始拿到的表就是已经清洗过的宽表，BI看板搭建就是写几条sql配置一下，日志埋点的工作都会交给产品来完成。但是很多中小公司是不具备这种条件的，尤其是很多初期的创业公司，在产品架构尚未完善，团队分工不够明确的情况下，很多时候日志埋点，数据清洗的工作都会落到数据分析同学的身上。

在择业的时候，遇到这种分工尚未明确的项目，可能有一部分同学就直接放弃了，有的同学可能会说：我想专精数据分析，不想在数据治理上花时间，我找一个分工明确的团队就行了，如果职能分工不明确，说明这个项目的老板不懂数据等等诸如此类的。当然这也是没问题的，人的精力是有限的，追求知识的深度那必定会导致广度的不足。

不过从我个人的角度来看的话，这样可能就会使我个人的择业范围受限，只能选择一些数据建设相对较好的团队。另一方面，如果能够懂得一些数据治理的方法，那么在一些场景下也能够给数据分析工作带来一些便利性，包括能够让数据分析人员更好地定义口径，在复杂的统计任务中通过埋点和数仓来解决问题等。例如，一个刚刚搭建起来没多久的电商APP，想要分析用户点击下单之前上一个页面来自于哪里，假设我只在应用层面解决，那我可能需要把用户的点击事件按照时间排序，再进行清洗计算，费时费力。但是这个时候如果我通过埋点解决这个问题，让程序在用户的点击事件日志上加入一个refer字段，记录了上一个页面的url，这样无论是统计分析，还是搭建后续的BI能力，都能够快速解决

因此本篇随笔的目的就是分享一些本人在数据治理方面的入门经验，希望能给到一些完全没接触过数据治理的同学一些帮助。

2、数据治理链路以及数分同学参与的环节

国际数据管理协会DAMA对数据管理的主题分类可以分为以下几种类型：数据治理、数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量。而对于这些工作的从层次划分，网上有各种不同的概念，毕竟不同的公司架构不太一样，我们在这里引用《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》书中的数据体系。整个架构分为四个层次：数据采集层，数据计算层，数据服务层，数据应用层。

1、数据采集层：包括日志收集，数据库，数据同步；

2、数据计算层：包括离线数据计算，数据仓库，实时数据

3、数据服务层：基本上就到了我们比较熟悉的环节，包括数分同学平时能拿到进行分析的mysql数据源，hive数据源，数仓的cube等等，数分同学的大部分工作，可能就是拿着这些数据源去做数据应用层的东西，不管是统计分析还是数据建模。

4、数据应用层：这里就是到了一些应用层的数据，对线上产品的，对内部系统的等等

在整条链路中，一些纯技术向的，涉及线上开发的内容是不用数分的同学参与的，一般数分的同学可能参与的环节主要在日志埋点和数仓设计两部分，参与的深度视实际需求会有灵活的变化。

3、日志埋点

3.1 数分同学参与日志埋点工作的优势

在日志收集环节，数据分析师可能会参与到日志埋点工作当中，有些尚没有实际工作经验的同学可能不太清楚，线上产出的原始数据都是json或者双逗号分割等不同类型的的字符串，其中定义了每一个字段的key-value，需要经过清洗才能够变成我们常用的数据表格式。那么一般数据分析师要做的就是配合产品运营，定义清楚每一条日志的上报机制，以及对应的key-value含义。

有的同学会讲这个东西不是应该产品自己来搞吗？没错一个基础能力强的产品确实是能够承担埋点的工作，并且产品功能是他设计的，他比谁都更清楚功能上线之后他想要知道哪些信息，对应所需要埋哪些点。但是有的时候一些产品虽然懂得功能设计和交互，但是却不太懂数据，他们想要的可能是一个抽象的概念，比如功能上线之后他想知道用户的活跃，用户的漏斗转化，此时如果没有专门的数分同学参与，那么产品估计就会去找开发，开发可能更了解底层架构，但是不了解业务，如果没有定义清楚日志上报机制和含义，那么可能就会出现这样一种情况：

产品上了一个促销活动的页面希望知道用户的PV，以及页面带来的GMV，开发随便埋了一个服务端日志，只要用户发送了访问页面请求就记录一条，结果数分同学统计出来发现PV量巨大，但是GMV少的可怜，于是产品疯狂优化交互，但是GMV依旧没有什么提升。最后经过多方排查发现，原因是由于前端页面加载问题导致很多用户虽然请求了链接，但是页面素材却加载不出来，而PV统计的是服务端日志，也许后面的转化其实还可以，但数据口径的差异导致了整个问题的误判。

以上这个例子是我编的，但是参考了一些工作当中踩过的坑点，我们可以发现在产品或者技术自身能力不够强的时候，把埋点全权交给他们就容易出现数据统计口径不明确的问题。而反过来看，数据埋点也是要为业务服务的，最好是通过需求和数据指标反推需要什么埋点，这就决定了数据分析的同学在这个环节当中有着很大的参与空间，其意义在于：

1、明确埋点机制对应的数据指标口径，避免业务分析的偏差。

2、帮助数分同学了解底层架构，拓展业务分析当中的思路。

3、数分同学可以自主增加便于分析的日志埋点，提升效率。

3.2 日志埋点的经验分享

埋点的方法根据每个公司使用的数据服务不同也有很大差异，我个人将埋点方法分为两类：全埋点，代码埋点。代码埋点又分为前端和服务端埋点。

全埋点就是部署了一些sdk，能够把APP的所有行为全部记录下来，然后由分析人员自定义关键事件，直接圈选分析。使用这种方法一般是接入了一些外部的数据服务供应商的系统，比如神策之类的，优点是你想怎么定义都行，无需重新开发，缺点就是这么多数据占用空间大不能存太久，也只适合一些轻量级的项目分析，我自己是没用过这种方法。

代码埋点顾名思义就是需要让开发把一些关键事件信息的返回写到代码里面去，需要预先定义好在什么场景下，返回一些什么字段，这个就是我们最常用的一种方式。

前端埋点主要是在APP客户端，或者网页页面当中，触发了一些关键素材时返回日志，比如页面加载，素材图片的加载，按钮的点击之类的。这类埋点上报会受到页面改版，网络等问题的影响，会有一些误差；服务端埋点指的是成功请求了一个服务器接口时返回日志，这种日志通常是最准确的，比如下单，播放视频等，请求成功了就是成功了，不受前端改版等问题的影响。

设计埋点的时候我一般遵循这几个步骤：

第一步肯定是要跟产品运营对齐，看一遍产品文档，新功能页面做了什么改动，新增改动了什么功能，是否需要添加前端或服务端埋点；然后再明确这个功能上线之后要看哪些核心的数据，分别需要在前端和服务端埋一些什么内容，确保功能上线能够统计到对应的数据。输出好需要哪些字段之后，需要跟开发对齐，在什么情况下上报，字段都能不能上报，可能有些字段是记录不了的要怎么处理，这些明确了之后才能进入开发。

对于日志字段的设计，个人的经验是可以按照几个大类进行梳理：

维度	信息	备注
日志基础信息	日志唯一标识，日志id，事件id，事件类型等	用作日志的分区字段
页面信息	名称，title，模块，链接等	一般前端需要的较多
用户基础信息	用户id，设备信息（设备号，型号），操作系统（语言，版本），网络信息（ip等），应用信息（版本，包体信息）等等	有些敏感信息不一定能获取到，用户明文账号等信息注意加密
时间信息	日志上报时间，上传时间，更新时间，创建时间	如果是一次性的事件则记录上报时间即可，但是如果记录对象是可累积更新状态的，例如订单等，则需要记录不同状态的时间
业务关键信息	比如如果关注用户增长，就可以记录点击来源，渠道等信息，如果关注用户的停留消费，那可以记录时长，下单金额；如果是有用户跟另一个对象交互的日志，比如用户-物品，用户-视频，那就需要记录商品id，视频id等等	这块不是公共参数，可以根据业务的不同定义去定义
拓展字段	可以留出一个空的desc或者info字段，未来业务有新增需求的时候，可以在这个字段当中以json字符串的形式进行拓展

以这样的标准去写埋点文档，就有利于拉齐大家对埋点的认知，从而更高效，准确的沟通。核心的逻辑是从产品对UI的理解过渡到数据指标的设计然后到具体的开发环节，所以需要三方都要听得懂

最后成型的埋点文档应该长下面这样

日志基础信息	页面信息	具体字段	UI图
事件	事件类型	名称	模块	记录字段	记录值
首页浏览	page_view	首页	曝光	公共字段	包含用户id，设备号，时间页面id等	首页ui图
	游戏id	如果首页属于某个游戏或者某个商品

4、数据仓库

4.1数分同学参与数仓的优势

数据仓库一般跟数据存储，数据安全这些职能是绑定的，所以大部分工作会落到数据开发的同学身上。不过这种情况是在数据体系已经有一定沉淀的基础上，如果是从零到一的数据仓库搭建，数据分析同学的参与空间也是很大的。

数据开发的同学擅长将数据仓库设计的高效，可拓展，可维护，但是在服务层和应用层当中要结合业务进行设计，比如对于一个短视频产品，数开的同学能够做到让上数十亿条数据的用户-视频维度的事实表清洗任务时长缩短一半，但是到了服务层以上，需要定义一些“近30天用户活跃天数”，“近90天用户观看时长”的时候，数据开发的同学可能就会不知道怎么去设计能更加贴合业务了，此时就需要数分的同学参与进来。

4.2 数仓设计的经验分享

数据仓库一般分为：

1、ODS层（数据准备层）：包含业务的原始日志，是直接接入数据源的部分。

2、DWD层（数据明细层）：将DW层（DWD，DWM，DWS）与业务层（ODS）隔开的部分，在数据字段的定义上与ODS层保持相同的颗粒度，但是会把ODS层的原始JSON等字符串日志进行解析变成数据库表，同时会做一些空值填补等数据清洗操作。

3、DWM层（数据中间层）：在DWD的基础上做轻微的聚合，计算出相应的统计指标，例如假设对于一个短视频产品，DWD层记录的是，用户-创作者-作品-时长的维度数据，并且当一个用户多次观看同一个视频，可能会产生多条记录，那么在DWM层可能会根据业务需要把表聚合为用户-创作者-时长的维度数据，每一对用户-创作者的只会对应一条记录。

4、DWS层（数据服务层）：在DWM的基础上整合的主题数据表，例如上面说的用户-创作者-时长的中间表，可能会根据业务需要被聚合为用户主题表：用户-总时长-创作者人数....；创作者主题表：创作者-用户数-总时长......；这里的数据维度通常就已经是具有业务含义的数据指标了

5、ADS层（数据应用层）：这里主要是给提供给产品或者数据分析的表，比如BI展示的数据指标表，以及一些为了方便快速分析预聚合好的数据表，其数据指标自定义程度也会更高，比如”近90天观看视频数”等等。

通俗地说，数据仓库从下层往上层设计的过程就是一个不断group by的过程，从多条明细group by成一条，从N个维度group by成一两个维度如何选择维度，以及要group by出哪些指标，就是数据分析同学发挥作用的地方。一般ODS，DWD这两个维度可以不需要数分同学参与，数据开发的同学保证数仓的准确性和稳定性即可，但是到了DWM层数据分析的同学就可以适当参与进来。比如此时DWM层待聚合的维度有20个左右，包括用户id，创作者id，视频信息，用户的机型设备IP这些，那么数分的同学就可以结合平时的分析经验挑选需要聚合哪些维度，比如IP，机型，如果在分析当中并不是一个主要的维度，那么在DWM层当中就无需保留，那么假设数分的同学平时要经常统计“活跃设备数”这样的指标，那么设备ID就需要在DWM层保留下来。

设计数据仓库的过程这里介绍Kimball的维度建模步骤：

1、选择业务过程：这个步骤通俗地讲就是业务场景，比如在某个直播产品当中，我们定义一条用户的核心业务路径定义为观看直播-付费充值-礼物打赏，那么最初的事实表就需要确定是单一场景的观看直播行为表，还是观看直播-付费充值两个场景叠加的表。

2、声明粒度：确定主键，比如在上述的观看直播行为表中，我们选择用户作为粒度。

3、确认维度：根据关联分析的常用维度挑选字段，比如以用户为粒度的表中，我们通常会关注用户看了哪些主播，在什么渠道下看的，看的什么类型，那维度就需要包含主播id，渠道来源，直播品类，核心考量的就是业务相关性。

4、确认事实：也就是确定业务的度量指标，比如观看直播场景下，业务需要关注时长，PV，那么就需要在聚合的过程中把这两个指标计算出来。

如果按这个过程无限拓展，数仓的维度是可以拆出非常多的，常用的模式有：

模式	特点	维护难度	使用广泛度
星形模式	以事实表为中心，全部的维表直连在事实表上	低	高
雪花模式	维度表可以拥有其他的维度表	高	低
星座模式	基于多张事实表，共享维度信息	高	高

无论是哪种，其实核心都是要在存储空间和业务便捷性当中找到一个平衡点，维度表越多，分析的便利性就更强，但是同时增加了存储成本；维度设计的简单，数仓运行更高效，但是可能每次做稍微复杂的分析都要从最底层的表开始用起，降低分析效率。这一块工作是需要数据分析和数据开发的同学长期共建的，数分同学提供业务视角的建议，数开的同学提供技术上的方案，单一方我觉得都很难把这块做好。

5、数据治理-数据分析共同进化

其实分享了这么多，其实核心都是希望能够给数分的同学提供一些跳出数据分析框架解决问题的思路，如果能够了解一些数据治理的基础方法，在一些关键的节点上就可以寻求数据开发的帮助。例如你在分析用户路径的过程中发现了一个很关键的行为，比如用户在浏览3次以上商品详情页之后，购买率会提升10%，那么是不是可以设计对应的埋点，在每次用户曝光商品时，让开发同学记录当天已曝光该商品的次数，产品也可以直接读取这个数据做对应的干预策略；又例如某个视频产品的数仓以前只有简单的用户-创作者-视频维度的事实表，结果最近运营总是提需求看不同MCN机构的数据表现，那我们是不是可以给数仓的同学提需求增加对应的字段或者设计新的事实表和维度表，方便后续的BI能力搭建。

反过来说，数据开发的同学也能得到业务经验的反哺，我发现商品曝光次数是一个非常关键的行为，那么我在下次打其他埋点的时候，也可以建议产品加上这个数据；我发现业务方经常看A维度数据不看B维度的数据，那我也可以设计一些更加便捷的维度表给他们用。

整体来说，我觉得对于数据治理这项工作，数分和数开的同学是一个相辅相成，共同进化的合作关系，如果未来大家在做项目的时候，遇到了需要自己参与到数据治理工作当中的情况，希望本文可以给到大家一些启发。

十、奔驰大g和大g区别？

大g最明显一个特点就是更大、加宽加高的车身、在车顶上方左右还设置了灯具、22尺超大轮胎，碳纤维套件、双避震体系等等。从容应付各种复杂路况和超强的越野能力，是奔驰G级保持了在越野车爱好者心中雷打不动的首席地位。

外观整体看的话：G500最大的特点就是高大，比G63高了将近30公分，总高2.25米，看上去确实高大，但往往很多地库限高会有障碍。同时加高之后为了避免侧翻，G500吧轮距也增加了30公分，导致车身宽达2米一，比G63宽了20公分使其更稳定。在超宽轮距的加持下G500的侧倾稳定角达到了30度。