App數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析是一項(xiàng)持久而重要的工作內(nèi)容，它始終貫穿了app的整個生命周期侮东，其目的是要根據(jù)各項(xiàng)數(shù)據(jù)來判斷出app目前的狀況、所遇到的問題豹芯、以及問題的根本原因悄雅，并能依據(jù)數(shù)據(jù)作為指導(dǎo)，找到對應(yīng)的方向或者解決方案铁蹈。在做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的時候宽闲，需要根據(jù)app所處的不同階段，進(jìn)行側(cè)重點(diǎn)不同的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析握牧，以app初期為例：
基本數(shù)據(jù)
總用戶容诬、日新增、UGC量（UGC產(chǎn)品）沿腰、成交額览徒、與業(yè)務(wù)相關(guān)的其他數(shù)據(jù)，比如：每天達(dá)成交易的量颂龙，每天發(fā)的帖子數(shù)习蓬，每天帖子回復(fù)數(shù)等等，具體數(shù)據(jù)項(xiàng)措嵌，需要根據(jù)產(chǎn)品的內(nèi)容來確定躲叼；
用戶獲取
獲取渠道的渠道質(zhì)量分析，需要了解有多少用戶獲取渠道企巢，每個渠道的下載量-安裝量-激活量-注冊用戶數(shù)（日新增）押赊，以及對應(yīng)渠道的留存和日活，來判斷該渠道的質(zhì)量包斑，其目的是以此數(shù)據(jù)為依據(jù)流礁，來甄別優(yōu)秀渠道和劣勢渠道，根據(jù)公司的投入和最終帶來的用戶數(shù)罗丰，來判斷哪些渠道得不償失神帅，可以舍棄，哪些渠道資源優(yōu)秀萌抵，可以重點(diǎn)加大力度等找御；
用戶活躍
用戶活躍的主要判斷數(shù)據(jù)是活躍元镀、留存、每天平均使用時長霎桅、平均使用頻率栖疑，活躍分為日活，月活滔驶。留存可分為遇革，次日留存，7日留存揭糕，30日留存等萝快；
活躍：
日活：DAU，每天在app上活躍的用戶著角，DAU越高揪漩，表示產(chǎn)品越契合了用戶的需求，這是個非常重要的數(shù)據(jù)指標(biāo)吏口，假如總用戶基數(shù)很大奄容，但DAU很低，那就是說絕大多數(shù)用戶都是僵尸用戶产徊，這樣的用戶價(jià)值是不大的昂勒，故而app的價(jià)值也不會太大，一般來說活躍率在5%-10%就是很不錯的數(shù)據(jù)（活躍率=日活人數(shù)/總用戶數(shù)）囚痴；
月活：MAU叁怪，宏觀判斷本月的MAU，同比上月的MAU是否有提升深滚，提升多少奕谭；
留存：可以判斷出app對用戶的依賴程度以及通過環(huán)比來判斷當(dāng)天注冊的用戶中目標(biāo)用戶的大致比例；
次日留存：是指在第N天注冊的用戶痴荐，在第N+1天在app活躍的用戶數(shù)血柳，次日留存可以很好判斷出app的質(zhì)量，是否契合了用戶的需求（與日活高生兆，契合用戶需求不沖突）难捌，一般次日留存率達(dá)到40%便是很不錯的數(shù)據(jù)了；
7日留存：是指在第N天注冊的用戶鸦难，在第N+7天在app活躍的用戶數(shù)根吁，7日留存可以很好的判斷用戶的忠誠度，一般來說合蔽，7日留存率能達(dá)到20%就是很不錯的數(shù)據(jù)击敌；
月留存：
30日留存（月留存）：是指在第N天注冊的用戶，在第N+30天在app活躍的用戶數(shù)拴事，月留存一般能達(dá)到10%就很不錯了沃斤。
留存的曲線并非一直是遞減的圣蝎，比如第N天注冊的用戶，在N+1衡瓶，N+2徘公，N+3天的留存不一定是遞減，也有可能N+2天的留存大于N+1天哮针，不會太絕對关面；
每天平均使用時長：每天平均使用時長，也可以看出用戶對app的依賴程度诚撵，看用戶每天會花多少時間放在玩這個app上缭裆；
平均使用頻率：平均使用頻率键闺，用戶每天打開app的次數(shù)寿烟，也可以看出用戶對app的依賴程度；
用戶內(nèi)容
可以通過數(shù)據(jù)埋點(diǎn)辛燥，通過一些數(shù)據(jù)來查看用戶每天在app內(nèi)用的最多的功能筛武，用的最少的功能，以此來判斷我們的產(chǎn)品哪些功能切中了用戶需求挎塌，產(chǎn)生黏性徘六，可以調(diào)整重心，重點(diǎn)發(fā)力榴都；哪些功能是無用功待锈，可以酌情放棄或者調(diào)整方向；
也可以通過用戶行為路徑的埋點(diǎn)嘴高，來查看用戶在app內(nèi)主要做什么竿音，以怎樣的流程來玩，哪一步跳出率最高等等拴驮，并以此數(shù)據(jù)來作為優(yōu)化的指導(dǎo)意見春瞬；
關(guān)鍵轉(zhuǎn)化率
基本轉(zhuǎn)化率：如注冊轉(zhuǎn)化率，這是每個app需要關(guān)注的點(diǎn)套啤，這是用戶邁入app的第一步門檻宽气，我們的目的是想讓到了門口的用戶都進(jìn)到院子里來，但事實(shí)上潜沦，因?yàn)榇箝T的門檻高度萄涯、推開門是否容易、大門的優(yōu)美程度等諸多因素唆鸡，使得來到門口敲門的可能有1000人涝影，但真正能進(jìn)到院子里的可能就是100人了。所以喇闸，我們要想盡各種辦法袄琳，讓來敲門的人盡可能多的進(jìn)到院子里來询件。所以我們需要統(tǒng)計(jì)注冊步驟中，每一步驟的轉(zhuǎn)化率唆樊，以此來判斷宛琅，哪一步驟出了問題，哪一步驟流失的用戶最多逗旁，進(jìn)而找出問題所在嘿辟，對其進(jìn)行優(yōu)化，來提升整個注冊流程的轉(zhuǎn)化率片效；因?yàn)檗D(zhuǎn)化率每一步驟都是遞減的红伦，所以統(tǒng)計(jì)出來的數(shù)據(jù)很像一個漏斗，故稱之為漏斗模型淀衣。
注冊轉(zhuǎn)化率若能配合注冊過程中錯誤toast浮層的彈出次數(shù)來結(jié)合一起看昙读，更能發(fā)現(xiàn)問題所在；
關(guān)鍵行為轉(zhuǎn)化率：這個要根據(jù)每個app的性質(zhì)不同膨桥，來確定不同的關(guān)鍵行為蛮浑。比如：對于電商的關(guān)鍵行為轉(zhuǎn)化率是購買轉(zhuǎn)化: x人看了商品-y人加入購物車-z人付款-w人完成交易；對于交友a(bǔ)pp的轉(zhuǎn)化率：x人搜人-y人查看個人資料-z人選擇加好友-w人成功成為好友等只嚣；
每個app可以有多個關(guān)鍵行為轉(zhuǎn)化率沮稚，一般來說我們要找到自身app的最主要的幾個功能點(diǎn)，然后把每個功能點(diǎn)進(jìn)行拆解為幾步完成册舞，然后對每一步添加埋點(diǎn)蕴掏，來看用戶從一開始使用該功能到最后完成該功能的整個過程中，每一步驟的流失率调鲸，然后根據(jù)每一步流失率的數(shù)據(jù)來看哪些地方有優(yōu)化的余地盛杰，可以提升整個流程的轉(zhuǎn)化率；
其他：
上述是一個數(shù)據(jù)新人的理解和整理线得，不正之處饶唤，請不吝賜教。當(dāng)然接下來還有更長的路要走贯钩，以下所述的幾點(diǎn)也是以后要努力的方向募狂，希望有道友可以指點(diǎn)一二，一起攜手進(jìn)步：
數(shù)據(jù)綜合分析：
上述是最基本的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析角雷，但每項(xiàng)數(shù)據(jù)都不是獨(dú)立的祸穷，需要將各項(xiàng)數(shù)據(jù)綜合在一起分析，才能做出正確的判斷勺三。
如：發(fā)現(xiàn)某天的日新增相比之前的平均數(shù)據(jù)增長很多雷滚，但是次日留存卻比正常水平地很多，這是為什么呢吗坚？ 原因是當(dāng)天app運(yùn)營活動祈远，可分享到朋友圈給個人投票呆万，便會衍生用戶的拉票行為，被投票用戶會尋找朋友們來注冊并投票车份，但此時注冊的用戶并非目標(biāo)用戶谋减，其目的僅僅是投票，所以雖然當(dāng)天日新增較高扫沼，但次日留存較低出爹，對于用戶質(zhì)量來講，意義并不大缎除；
同比環(huán)比等分析：
除了每項(xiàng)數(shù)據(jù)都不是獨(dú)立的之外严就，單獨(dú)每項(xiàng)數(shù)據(jù)的分析有時候也需要結(jié)合同比、環(huán)比器罐、數(shù)據(jù)周期內(nèi)是否有活動等因素來進(jìn)行綜合考量梢为；
用戶特征分析：根據(jù)用戶資料，給用戶分類分析技矮，總結(jié)出用戶畫像抖誉，比如：用戶整體畫像為20-30歲的青年男女殊轴，收入偏高衰倦，北上廣地區(qū)較多等；進(jìn)而可以細(xì)分：喜歡發(fā)視頻的用戶畫像特征（性別旁理、年齡樊零、地域、收入孽文、職業(yè)驻襟，包含網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，wifi芋哭？4G沉衣？活躍時間：早上？晚上减牺？）豌习，喜歡聊天的用戶畫像特征（性別、年齡拔疚、職業(yè)肥隆、收入、活躍時間等）稚失，甚至分析流失用戶的畫像栋艳，來分析流失的用戶是因?yàn)椴皇俏覀兊哪繕?biāo)用戶，還是流失的用戶是我們的目標(biāo)用戶但其需求未得到滿足句各；
用戶活躍時段分析：根據(jù)用戶活躍的時段吸占，來進(jìn)行推送晴叨、觸達(dá)等，以達(dá)到最大的觸達(dá)轉(zhuǎn)化率矾屯；
用戶流失分析：分析流失用戶的使用時長篙螟、對app的依賴程度、是老用戶流失问拘，還是新用戶流失遍略，流失用戶的畫像，來分析流失的原因骤坐；
App迭代數(shù)據(jù)對比：app功能迭代绪杏，需要統(tǒng)計(jì)在新版本app上某個功能的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，對比老版本app該功能數(shù)據(jù)表現(xiàn)纽绍，進(jìn)而判斷是否改版正確蕾久，提升多少；
更多數(shù)據(jù)分析過程：數(shù)據(jù)采集拌夏、數(shù)據(jù)整合僧著、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析
如何構(gòu)建用戶畫像：用戶標(biāo)簽障簿、用戶行為等盹愚；
