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在进行分矩阵设计的时候牵涉到分行和列的业务主题，此处详细介绍下数据主题的设计，本部分的设计是从高层次上的。
主题划分的一些依据：业务过程（或子过程，比如订单）、ER中的E(或者R，比如商品主题)、数据服务的对象（运营主题）、数据的用途（比如商业）;分主题也即数据集市，根据业务形态的不同，会衍生出不同的主题，但以下主题在app中广泛存在：
用户主题（也即大盘：新增活跃、留存）
内容主题（具体提供的服务形式，也可以理解为产品主题，含曝光、点击、分享等用户消费传播行为）
运营主题（可能合并到某个内容主题上，比如活动、通知、弹窗、授权、分享等）
商业化主题（广告、订单等通常用于结算）数字化转型网www.szhzxw.cn
技术主题（故障率、崩溃率、准确率等衡量技术指标）
备注：
社交主题可以合并到内容主题也可以合并到运营主题，需要视app的具体特性和重视程度确定
数仓的分主题主要体现在数据集市层，而数据集市层可能会因为使用比如kylin等多维分析工具被弱化。
用户主题
用户主题是产品的盘子，就像家店铺，多少人使用就像多少顾客。基于用户主题的常见统计有整体的新增、活跃、累积活跃、新增留存、活跃留存等大盘数据，以及对某些关键行为的用户的后续追踪，还有某些核心过程的PUV、转化漏斗等
内容主题
内容主题是盘子里东西的消费状况，就像提供的菜单，每个菜被多少人点了。基于内容主题的常见统计有针对内容（文章、视频、商品等）的各种消费行为（曝光、点击、购买、下载等）的次数、人数、时长、金额等按不同维度的度量统计。常见的维度拆分有时间拆分、地域拆分、位置（人货场模型中的场）拆分、画像拆分、渠道拆分等，对度量的统计又有累积、非累积、TopN等。
运营主题
广告、促销、活动等一切由于运营活动相关本身的数据统计，以及运营活动对其它主题数据的影响衡量。
营收主题
营收的来源主要分为以下几种：
流量广告
商务合作
优惠券
充值消费数字化转型网www.szhzxw.cn
会员充值
订单、打赏等
流量广告的数据主要产生于用户行为，而充值消费的数据主要来自业务库相关。
以上四个主题是在常见应用上通用的主题，其它的主题比如技术主题，在某些有明显的技术指标对比的产品上会占主要的地位，比如文字识别类应用的识别准确率、搜索类产品的搜索满意度、语音智能助理类的会话完成率等。这些产品上技术指标和用户的体验密切相关，是产品未来发展重要的参考方向，因此会强化出来做数据主题。另外如引流类或者与其他app有频繁的引流拉起等应用的数据体系建设上，也会单独拿出跳转对接数据做主题分析。总之，主题的划分并不是确定不变的，需要根据业务的具体形态和重点度量的指标等进行建设。
以上的矩阵、分层、分线、分主题的规划只是从不同的角度来看数据框架，本质都是对数据流图的一种拆解，差异在拆解的数据视角。
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