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怎样轻轻松松搞定APP数据分析？
更新时间：2025-5-15 03:17:08 作者：爱短链
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#文前小絮#《基于数据分析的产品思维模式》提到-为什么要进行数据分析？APP数据分析有意义吗？当然！数据分析的目的不在于数据本身，而在于创建数据反馈闭环。
设计基本数据指标，多维交叉分析不同指标，用数据识别问题，然后反向产品，最终形成数据驱动产品设计的闭环。
事实上，APP数据分析没有那么神圣，一般常用的数据指标也不难掌握。
事实上，数据指标的设计是基于两个事实： 1.商业模式和商业背景； 动机和目的数据分析； 怎样轻松处理？APP数据分析？ 正文 数据分析解决方案的供应商很多，甚至数据分析本身也成为创业的可能。
友盟、CNZZ、Talking Data、腾讯云提供了一套完整的数据解决方案。
下面我将尝试建立一套我自己的思维模式《APP数据分析思维模式。
数据分析建模类似于数学的排列组合理论，选择基本指标来满足特定的业务需求，因此有必要在数据建模前掌握常用的数据指标。
高楼平地起！ 基础指标 1户：总用户数、新用户数、留存用户、转化率、区域分析； 活跃：日活跃（DAU）、周活跃（WAU）、月活跃（MAU）； 3.收入:支付人数、支付率、支付点分布； 4.应用:启动次数、使用频率、使用时间、使用间隔、版本分布、终端类型、错误分析； 5.功能:功能活跃、页面访问路径、核心动作转化率； 分析维度 你赚钱的方式决定了你应该关注的指标。
从长远来看，企业风险最高的部分往往与如何赚钱直接相关。
基于上述基本数据指标和数据分析的两个事实，可以选择所需的指标并完成APP数据分析： 1.用户分析 分析用户属性，为产品改进和推广提供充分可靠的数据，制定准确的策略； 1.1用户规模 基本指标：总用户数、新用户数、流失用户、回流用户； 统计维度：年、月、周、月； 指标比例：统一使用率表示； 指标说明:苹果端很难取值，可以间接转换；激活APP数量取代下载量；Android更容易处理；日月周维度；新用户/总用户数，说明产品健康；比例大小影响说明问题； 1.2活跃用户_用户质量 基本指标:日活跃（DAU）、周活跃（WAU）、月活跃（MAU）； 统计维度：日、周、月、渠道、分组； 指标比例：统一使用率表示； 指标说明：根据产品类型/属性选择日、周、月的统计维度；改进这些指标的方法：采用操作活动、推送、登录、任务和积分；由功能和内容驱动，用户APP使用频率； 1.3用户构成 基本指标：活跃用户、启动次数； 统计维度：年、月、周、月； a. 本周回流用户：活跃用户上周未启动应用，本周启动应用； b. 连续活跃n周用户:连续n周，每周至少启动一次活跃用户(第一n 1未启动） c. 忠诚用户：连续活跃n周以上的用户； d. 连续活跃用户：连续活跃2周以上的用户； e. 最近用户流失:连续n周未启动应用的用户(第一n 一周开始)； f. 周活跃用户:本周启动应用程序的用户(去重)； 指标比例：统一使用率表示；绝对值-显示用户组件的数量，百分比显示活跃用户 成分占周或用户的比例； 通过历史数据分解周活跃用户数据的成分，预测未来数据变化趋势的模型。
型号帮助您科学预测应用后续用户的活动和留存，并制定有效的规划和目标； 2.应用分析 2.1启动次数 基本指标：总用户数、新用户数、流失用户、回流用户； 统计维度：按月、按周、按渠道、按分组； 指标比例：一天/周/月的启动次数占所选时段总启动次数的比例； 指标说明：打开应用程序视为启动，完全退出或退回后台视为启动结束； 2.2版本分布 基本指标：启动次数、新用户、活跃用户、升级用户； 统计维度：时间、版本； 指标比例：统一使用率表示；不同版本的累计用户（占累计用户的总比例）； 指标描述：显示前10个版本的变化趋势，可以帮助了解每个版本的新用户、最新版本的升级以及当前的版本状况； 2.3使用状况 基本指标：使用时间、频率、间隔； 统计维度：日、周、月；版本、渠道、时间段； 指标比例：一天/周/月的启动次数占所选时段总启动次数的比例； 指标说明:统计周期内一次启动的使用时间；一天内启动应用的次数； 两次启动间隔的时间长度与统一用户相邻。
2.4终端类型、错误分析(不详细介绍) 3.功能分析 a. 功能活动指标：某一功能的活跃用户，使用量；功能验证；产品功能数据分析，保证功能选择的合理性， b. 页面访问路径：用户从打开到离开应用程序的页面访问和跳转。
页面访问路径是一个全面的统计数据。
通过路径分析得出用户类型的多样性的的多样性，恢复用户目的；通过路径分析进行用户细分；然后通过用户细分返回产品迭代。
c. 漏斗模型：整个漏斗的最终转换率的目标是序列中的最后一个事件。
用户转换率分析，核心分析漏斗各层损失的原因。
通过设置自定义事件和漏斗，注意应用程序中每一步的转换率，以及转换率对收入水平的影响。
通过对事件和漏斗数据的分析，可以有针对性地优化低转换率的步骤，有效地提高整体转换水平。
4.行业分析 指标描述：行业数据可以帮助了解行业应用的整体水平，查看所有应用程序或类似应用程序 有助于衡量应用程序的质量和性能； 统计维度：用户规模、更新频率、应用排名； 指标比例：全排名和同规模排名； 了解行业数据，了解自己APP在整个行业的水平上，您可以从新用户、活跃用户、启动次数、使用时间等维度比较产品与行业平均水平的差异以及整个行业相应指标的排名，以了解产品的缺点。
5.渠道分析 指标说明：渠道质量评价，不同渠道监控和判断用户的行为特征； 统计维度：时间段、不同渠道比较；基本比较（新用户、新账户、活跃用户、活跃账户、启动次数、单次使用时间、次日保留率）； 您可以从多个维度比较不同渠道的效果，如从新用户、活跃用户、第二天保留率、单次使用时间等角度比较不同来源的用户，从而根据数据找到最合适的渠道，从而获得最佳的推广效果。
行文小结 我认为这是对产品业务逻辑的分析。
基础数据普遍适用，特定业务的个性化指标设计真正考验了基础。
数据分析本质上是对产品业务逻辑的理解和把握。
从产品和具体业务场景中分离出来的数据分析毫无意义！ 作者：互联网产品小王： 原址：戳这里 产品人的内在独白！专注于工具和内容产品，专注于互联网金融、农村电子商务和金融领域。
从事互联网金融和社区产品设计，喜欢阅读，愿意思考。
产品是性格，性格是产品！ 去年今天的运营文章 2022: 《系统之美》 | 系统的8个陷阱和策略(0) 2022: 用户操作面试技巧(内附面试题)(0) 2022: vivo如何在手机笔记中添加视频？ 2022: 为什么商家会用积分商城运营(0) 2022: 我是怎么做一个项目的(0)的？ 原创文章，作者0，如转载，请注明出处：https://www.iyunying.org/social/app/61997.html
#文前小絮#《基于数据分析的产品思维模式》提到-为什么要进行数据分析？APP数据分析有意义吗？当然！数据分析的目的不在于数据本身，而在于创建数据反馈闭环。
设计基本数据指标，多维交叉分析不同指标，用数据识别问题，然后反向产品，最终形成数据驱动产品设计的闭环。
事实上，APP数据分析没有那么神圣，一般常用的数据指标也不难掌握。
事实上，数据指标的设计是基于两个事实： 1.商业模式和商业背景； 动机和目的数据分析； 怎样轻松处理？APP数据分析？ 正文 数据分析解决方案的供应商很多，甚至数据分析本身也成为创业的可能。
友盟、CNZZ、Talking Data、腾讯云提供了一套完整的数据解决方案。
下面我将尝试建立一套我自己的思维模式《APP数据分析思维模式。
数据分析建模类似于数学的排列组合理论，选择基本指标来满足特定的业务需求，因此有必要在数据建模前掌握常用的数据指标。
高楼平地起！ 基础指标 1户：总用户数、新用户数、留存用户、转化率、区域分析； 活跃：日活跃（DAU）、周活跃（WAU）、月活跃（MAU）； 3.收入:支付人数、支付率、支付点分布； 4.应用:启动次数、使用频率、使用时间、使用间隔、版本分布、终端类型、错误分析； 5.功能:功能活跃、页面访问路径、核心动作转化率； 分析维度 你赚钱的方式决定了你应该关注的指标。
从长远来看，企业风险最高的部分往往与如何赚钱直接相关。
基于上述基本数据指标和数据分析的两个事实，可以选择所需的指标并完成APP数据分析： 1.用户分析 分析用户属性，为产品改进和推广提供充分可靠的数据，制定准确的策略； 1.1用户规模 基本指标：总用户数、新用户数、流失用户、回流用户； 统计维度：年、月、周、月； 指标比例：统一使用率表示； 指标说明:苹果端很难取值，可以间接转换；激活APP数量取代下载量；Android更容易处理；日月周维度；新用户/总用户数，说明产品健康；比例大小影响说明问题； 1.2活跃用户_用户质量 基本指标:日活跃（DAU）、周活跃（WAU）、月活跃（MAU）； 统计维度：日、周、月、渠道、分组； 指标比例：统一使用率表示； 指标说明：根据产品类型/属性选择日、周、月的统计维度；改进这些指标的方法：采用操作活动、推送、登录、任务和积分；由功能和内容驱动，用户APP使用频率； 1.3用户构成 基本指标：活跃用户、启动次数； 统计维度：年、月、周、月； a. 本周回流用户：活跃用户上周未启动应用，本周启动应用； b. 连续活跃n周用户:连续n周，每周至少启动一次活跃用户(第一n 1未启动） c. 忠诚用户：连续活跃n周以上的用户； d. 连续活跃用户：连续活跃2周以上的用户； e. 最近用户流失:连续n周未启动应用的用户(第一n 一周开始)； f. 周活跃用户:本周启动应用程序的用户(去重)； 指标比例：统一使用率表示；绝对值-显示用户组件的数量，百分比显示活跃用户 成分占周或用户的比例； 通过历史数据分解周活跃用户数据的成分，预测未来数据变化趋势的模型。
型号帮助您科学预测应用后续用户的活动和留存，并制定有效的规划和目标； 2.应用分析 2.1启动次数 基本指标：总用户数、新用户数、流失用户、回流用户； 统计维度：按月、按周、按渠道、按分组； 指标比例：一天/周/月的启动次数占所选时段总启动次数的比例； 指标说明：打开应用程序视为启动，完全退出或退回后台视为启动结束； 2.2版本分布 基本指标：启动次数、新用户、活跃用户、升级用户； 统计维度：时间、版本； 指标比例：统一使用率表示；不同版本的累计用户（占累计用户的总比例）； 指标描述：显示前10个版本的变化趋势，可以帮助了解每个版本的新用户、最新版本的升级以及当前的版本状况； 2.3使用状况 基本指标：使用时间、频率、间隔； 统计维度：日、周、月；版本、渠道、时间段； 指标比例：一天/周/月的启动次数占所选时段总启动次数的比例； 指标说明:统计周期内一次启动的使用时间；一天内启动应用的次数； 两次启动间隔的时间长度与统一用户相邻。
2.4终端类型、错误分析(不详细介绍) 3.功能分析 a. 功能活动指标：某一功能的活跃用户，使用量；功能验证；产品功能数据分析，保证功能选择的合理性， b. 页面访问路径：用户从打开到离开应用程序的页面访问和跳转。
页面访问路径是一个全面的统计数据。
通过路径分析得出用户类型的多样性的的多样性，恢复用户目的；通过路径分析进行用户细分；然后通过用户细分返回产品迭代。
c. 漏斗模型：整个漏斗的最终转换率的目标是序列中的最后一个事件。
用户转换率分析，核心分析漏斗各层损失的原因。
通过设置自定义事件和漏斗，注意应用程序中每一步的转换率，以及转换率对收入水平的影响。
通过对事件和漏斗数据的分析，可以有针对性地优化低转换率的步骤，有效地提高整体转换水平。
4.行业分析 指标描述：行业数据可以帮助了解行业应用的整体水平，查看所有应用程序或类似应用程序 有助于衡量应用程序的质量和性能； 统计维度：用户规模、更新频率、应用排名； 指标比例：全排名和同规模排名； 了解行业数据，了解自己APP在整个行业的水平上，您可以从新用户、活跃用户、启动次数、使用时间等维度比较产品与行业平均水平的差异以及整个行业相应指标的排名，以了解产品的缺点。
5.渠道分析 指标说明：渠道质量评价，不同渠道监控和判断用户的行为特征； 统计维度：时间段、不同渠道比较；基本比较（新用户、新账户、活跃用户、活跃账户、启动次数、单次使用时间、次日保留率）； 您可以从多个维度比较不同渠道的效果，如从新用户、活跃用户、第二天保留率、单次使用时间等角度比较不同来源的用户，从而根据数据找到最合适的渠道，从而获得最佳的推广效果。
行文小结 我认为这是对产品业务逻辑的分析。
基础数据普遍适用，特定业务的个性化指标设计真正考验了基础。
数据分析本质上是对产品业务逻辑的理解和把握。
从产品和具体业务场景中分离出来的数据分析毫无意义！ 作者：互联网产品小王： 原址：戳这里 产品人的内在独白！专注于工具和内容产品，专注于互联网金融、农村电子商务和金融领域。
从事互联网金融和社区产品设计，喜欢阅读，愿意思考。
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