app數據分析到底要分析什麼

❶ App數據分析，到底要分析什麼

按大眾化的分法，產品的生命周期(PLC, Proct Lifetime Cycle)分為初創期、成長期、成熟期、衰退期，在產品的每個階段，數據分析的工作權重和分析重點有所區別，下面按階段結合案例來聊聊。

一、初創期

初創期的重點在於驗證產品的核心價值，或者說驗證產品的假設：通過某種產品或服務可以為特定的人群解決某個問題。這個階段應當遵循MVP(Minimum Variable Proct) 的思想，以最小的成本來驗證創業的想法，並根據用戶的反饋快速迭代以調整解決方案，最終在數據上得到驗證。

案例：

拿之前做的某款國外移動端論壇社交應用為例，產品在idea時期(12,13年左右)發現了論壇用戶經常在吐槽從移動端Wap頁訪問論壇速度慢、廣告多、完全沒有移動端適配，於是我們提出假設：做一個App，連接論壇系統與用戶，讓論壇用戶在移動端也能享受流暢的論壇訪問體驗，並且用戶願意為了這種體驗付費。

於是在初期，整個產品完全圍繞看帖、發帖兩個核心場景進行挖掘，在論壇里進行宣傳，售價$18，發現有許多用戶為之付費，且這些用戶的留存率達到60%+(當然與用戶付費了有關)，有一半的用戶使用時長都超過了70分鍾。當時沒過多久陸續出來了一些競品 (Vbulletin團隊，當時最大的論壇系統，開發了一個移動端的App，意圖解決同樣的問題)，但是沒過多久都遠遠落在了我們後面，就是因為整個團隊遵循MVP的思想，按用戶反饋專心反復打磨看帖、發帖的流暢體驗，獲得了非常好的用戶口碑並領先市場，也獲得了某著名矽谷投資機構的投資。

關鍵數據——目標人群畫像

除此之外，初創期可以通過接入一些第三方的應用監測SDK來了解初期用戶群體的畫像，從側面驗證用戶群體與假設的目標用戶群體特徵是否一致，常見的是人口學屬性(性別、年齡、學歷、地域)。

案例：

今年4月初在和國內某健身類的APP的產品經理聊到， 該APP最初是一款健身、運動記步的工具App，在產品前期新用戶的次日留存處於業內平均水平，在其觀察到目標用戶群體的畫像時，發現女性用戶明顯比男性用戶要多，且女性用戶留存明顯比男性用戶要高。於是決定在產品策略上向女性用戶傾斜，主攻女性健身、減脂、美容方向的功能以及內容推薦，產品整體次日留存率相比之前增長近100%。

同樣，最近服務了一個鵝廠內部客戶，他們開發了一款新產品，意在面向年輕人群體，結果卻發現其用戶年齡分布以青少年和老年人居多：

這正好與他們的用戶渠道相關，原來他們有一款面向青少年和老年人的產品，為了給產品帶來第一批用戶，他們直接從老的產品將用戶引流過來，結果發現他們並非產品的目標用戶。

關鍵數據——留存率

在當前用戶符合目標受眾特徵時，核心關注這些用戶的留存率、使用時長/頻率、用戶的黏性等指標，這里就留存率展開來講。

留存率的維度分很多種(7日，雙周，30日等)，依據產品特徵來選擇，若產品本身滿足的是小眾低頻需求，留存率則宜選擇雙周甚至是30日;留存率高，代表用戶對產品價值認可並產生依賴，一般來說，假設便能得到驗證，通常低於20%的留存會是一個比較危險的信號。

介紹一個以數據為驅動的先行指標模型，可以通過找到先行性指標指導產品設計，從而提升留存率。先看下先行性指標的定義，先行性指標是指新用戶在使用產品早期的一種產品行為，這個指標與用戶的留存率指標之間存在著非常高的線性相關關系，可以預測用戶是否會在產品中留存下來。

用自己總結的公式來描述，大致如下：

積極預測可能性(%)：表示用戶執行了該行為，即可預測該用戶留存活躍的可能性

消極預測可能性(%) ：表示用戶如果不執行該行為，即可預測該用戶不留存活躍的可能性

最終，先行性指標的可信度=積極預測可能性 X 消極預測可能性 ，我們直接看案例。

案例

拿之前的論壇社交App為假設，假設「用戶在注冊前10天內添加好友超過7個」為先行性指標，那麼我們計算一組數據：

其中，用戶前10天內添加好友超過7個，則其30日留存下來可能性為99%;若添加好友小於7個，則其30日不留存下來(流失)可能性為95%，綜合指標可信度為0.9405。

同理，計算以下兩個先行性指標可信度：

最終，我們得到對比：

以上只是假設的數據，實際上，我們需要對比十幾個甚至是二十幾個行為指標才能找出先行性可信度最高的行為。

這個模型中第一條「新用戶在注冊後的10天內添加好友超過7個」，也就是Facebook一個經典的「aha moments」，所謂」aha moments」即當用戶意識到產品的核心價值的時刻，也就是我們的「先行指標」。

(Facebook，Instagram推薦好友截圖)

除此之外，先行性指標應當滿足以下條件：

二、快速成長期

經過了產品打磨的初始階段，產品有了較好的留存率了，這個時候產品開始進入自發增長期。自發增長期的產品階段，仍需要關注用戶留存、用戶時長、用戶畫像的變化等數據，但可以將側重點關注在用戶的整個生命周期的管理，其中以新用戶的增長、激活、觸發「aha moments」到產品穩定活躍用戶的整個漏斗分析為主。

新用戶的增長和激活

其中新用戶的增長和激活一般有兩種方式，第一種是構建產品的病毒性傳播系數, 讓產品自發增長，《精益運營數據分析》書中有提到的幾個用戶病毒式傳播分類很有趣：

原生病毒性，即通過App本身的邀請好友功能而傳播吸引的新用戶的方式;

口碑病毒性，即通過口碑傳播，用戶主動通過搜索引擎成為的新用戶;

人工病毒性，即通過人工干預，如有獎邀請等激勵措施來鼓勵用戶進行邀請行為。

這里關注的一個指標稱之為「病毒式傳播系數」，感興趣的同學可以自行深入了解。

新用戶下載->激活->『Aha Moments』->產品穩定活躍

產品開始進入自發增長期後，需要關注用戶從新用戶到活躍用戶(留存後)、到核心用戶的生命周期，並將每個過程的關鍵指標提煉並精細化。

案例

以之前的論壇社交APP為例，新用戶進入產品會看到一個歡迎頁(如左下圖)，經過注冊、登錄後會看到產品的首頁(如右下圖的Feed流頁面)，多數App都有類似的流程：

一個新用戶從進入App歡迎頁到最終成為核心用戶大概是以下流程：新用戶(探索發現產品價值中)-> 旁觀者(逐漸認知產品價值並有一定的參與感)-> 生產者(認同產品價值並積極參與)：

按大眾化的分法，產品的生命周期(PLC, Proct Lifetime Cycle)分為初創期、成長期、成熟期、衰退期，在產品的每個階段，數據分析的工作權重和分析重點有所區別，下面按階段結合案例來聊聊：

此時，對各個階段的用戶行為進行指標分解：

新用戶&探索發現者：

歡迎頁跳出率

新用戶注冊率

新用戶引導流程轉化率

初始看到Feed頁跳出率

搜索結果轉化率

推送許可權開通率

旁觀者(路過者)：

平均每個用戶關注板塊數

平均每個用戶關注其他用戶數

平均每個活躍用戶贊/分享數

Feed卡片展示數

Feed卡片點擊數

訂閱內容推送點擊率

內容生產者：

· 平均每個活躍用戶發帖數

· 平均每個活躍用戶發照片、視頻數

· 平均每個用戶在論壇內使用時長

· 活躍用戶在論壇內行為分布

精細化的拆分用戶生命周期前中期的行為指標，在產品快速增長期幫助了產品不斷打磨細節，將用戶從新進到成為核心用戶體驗不斷完善。與此同時，在各節點數據提升並穩定後，產品運營的同學則開始進行各種推廣、投放的宣傳以擴大盤子、佔領市場。

三、成熟期

隨著用戶快速增長，產品不斷完善，產品在進入成熟期前後，數據運營關注的重心開始從用戶生命周期的前半段(吸引、激活、留存)往後半段(流失、迴流)開始偏移。

這里分享一個在增長期和成熟期關注的數據模板 Daily Net Change (應用自John Egan@Pinterest)，區別於只關注DAU、MAU數據，只關注活躍用戶數的增減很多時候都是取悅自己，而這個模型能幫助直觀地觀察到用戶增長的因子是什麼，或者用戶盤子變化的情況，通過一張圖展示了產品的新增、迴流和留存情況。

其中Net Change = 新增用戶 + 迴流用戶 – 流失用戶。

新增用戶即當天有多少新用戶加入

迴流用戶即多少老用戶連續28天沒有使用，今天又開始使用

流失用戶即有多少已有用戶剛好最後一次使用應用是在28天前

流失與迴流

在關注流失迴流的過程中，數據會揭示當前用戶盤子的一個變化情況，具體分析流失原因則可以參考下方流程：

核心思路即，通過回訪定性+數據驗證為主要手段，確定流失原因，改變產品運營策略以預防用戶流失或拉回用戶，促進迴流。

除此之外，對於一些穩定的投放渠道，普通的改善方法可能提升轉化有限，此時可以進行更精細化的渠道分析來優化提升ROI：

案例：

提升ROI

四、衰退期

最終，產品進入衰退期，一般在進入衰退期前可以採取兩種方式：

1、規模化

常出現在零售業中，如開一家按摩養生店，在一定范圍內收獲好評，那產品成熟的時候則可以開啟連鎖加盟模式，通過迅速而廣泛的擴大市場形成品牌效應，以形成壁壘，此時衰退的風險則被抵禦。

2、生態化

在產品增長或接近完善時，單一的產品很容易存在需求過於垂直、用戶無法形成依賴的問題，可以開發具有協同能力的新產品以搭建完整的產品生態，使得在當前產品上無法被得到滿足或失去興趣的用戶被引流到新產品，作為新產品的新用戶;同時新產品的用戶也能在新產品上被引流回老產品，產品之間形成互相依賴的鏈條，最終用戶有效流轉，形成生態。

本文轉載自搜狐，作者：商助科技， 鏈接：http://www.sohu.com/a/217398072_501610

❷ 為什麼要做APP數據分析

一個APP的構建與運營工作通常由多個角色分工實現，由於大家的工作重點不同，僅關注一個方面的數據就如同管中窺豹，無法全面了解產品運營情況，不能提出行之有效的分析建議。因此，只有搭建完善的數據運營分析框架，才能全面的衡量移動應用產品運營情況。除此之外，完整的數據運營分析框架還可以讓產品經理和開發者不僅知道產品運營的基本狀況和使用狀況，更了解用戶到底是誰，深入發現用戶的需求。

②用數據推動產品迭代和市場推廣

基礎的數據運營分析框架對公司產品的整體發展狀況會有一個很好的展現，但是創業者會關注更加細節的部分。

產品設計人員可以有針對性的對產品使用情況進行數據分析，了解用戶對不同功能的使用，行為特徵和使用反饋，這樣可以為產品的改進提供很好的方向。

市場推廣人員也不應該僅僅關注“什麼渠道帶來了多少用戶”，更應該關注的是哪一個渠道帶來的用戶質量更高一些。

③產品盈利推手

盈利是公司的最終目的，無論一款產品是否已經探索出一個成熟的商業模式，創業者都應該藉助數據讓產品的盈利有一個更好進程。在產品商業的路上，數據可以幫助企業完成兩件事：①發現產品盈利的關鍵路徑;②優化現有的盈利模式。

❸ APP數據分析，到底是在分析什麼

​當下，逢運營必談數據分析，APP運營更是如此。數據分析的用意本不在於數據本身，而是要打造一個數據反饋閉環。收集數據，設計基礎數據指標，多維度交叉分析不同指標，以數據甄別問題，再反向作用產品，最終形成數據驅動產品設計的閉環。

從運營小白到產品經理，提到APP數據分析，必談DAU、MAU、留存率、頻率、時長…..那麼，究竟如何將這些數據分析和日常運營結合起來呢？針對同一款產品的數據分析，一定要根據產品的生命周期（PLC, Proct Lifetime Cycle）來做分析工作，不同時期數據分析的重心也有所區別，下面就從產品的幾個重要時期——初創期、成長期、成熟期、衰退期，結合案例來聊聊。

一、初創期

這一階段是檢驗產品定位和運營對用戶與市場判斷是否正確的時期，即驗證產品或服務是否解決了某個群體的問題，也即常說的痛點；對運營來說，則是能否找到用戶與產品的契合點，並根據用戶的反饋快速迭代調整產品，以此獲取第一批種子用戶並擴大他們的影響力。

產品和運營階段要有MVP思想，要用比較小的成本來驗證產品和運營手段等。在產品同質化的互聯網環境下，獲取長尾用戶的成本比搶占巨頭的用戶成本要小的多，因此，初創時期的產品一定要找准自己的定位，否則很容易陷入運營的困境。

關鍵數據——留存率

當前用戶符合目標受眾特徵時，核心關注這些用戶的留存率、使用時長/頻率、用戶的黏性等指標，這里就產品和運營比較關注的留存率展開來講。

留存率的分析，對運營和產品人員來說非常重要。在前期沒有參考指標的情況下，可以通過了解行業數據，知道自己的APP在整個行業的水平，然後從新增用戶、活躍用戶、啟動次數、使用時長等多個維度去對比自己產品與行業平均水平的差異以及自己產品的對應的指標在整個行業的排名，再考慮優化調整產品。

二、快速成長期

經過了產品打磨的初始階段，產品有了一定累積用戶，加以運營手段讓產品進入快速成長期。這一時期，需要關注用戶留存、用戶時長、用戶畫像的變化等數據，但可以將側重點關注在用戶的整個生命周期的管理，其中以新用戶的增長、激活、轉化到產品穩定活躍用戶的整個漏斗分析為主。

新用戶的增長和激活

這個階段對運營來說，就是小步快跑、快速試錯的營銷突擊戰，最大程度和范圍內實現病毒式營銷，實現用戶的自增長。

所謂的「小步快跑」，就是快速地、不停歇地執行一個個的營銷項目，不要花費太多時間在項目前的討論中，而是要用實際效果去檢驗項目質量。

三、成熟期

當產品進入成熟期，意味著：技術穩定，成本降低，實現規模化生產，潛在的購買者逐漸轉向為現實的購買者，有很多的忠實用戶；競爭對手也比較多和強大。運營人員需要採取比較主動的策略，延長成熟期。

這時候需要關注的數據主要在：總用戶數、新增用戶、流失用戶、迴流用戶；各渠道的日活躍（DAU）、周活躍（WAU）、月活躍（MAU）；

流失與迴流

用戶流失無法避免，但產品和運營人員必須了解用戶流失的原因，同時加入運營手段進行流失用戶的召回和沉睡用戶的喚醒。

營銷廣告投放渠道轉化率

對於一些穩定的投放渠道，要多關注轉化率，並進行渠道的優化，此時可以採用一些第三方數據分析服務的產品，監控廣告的播放與轉化，採取一些運營手段，提升轉化率；

例如，先關注各渠道的投放和轉化率，並分析各落地頁面以及跳出頁面的比率，隨之調整優化產品頁面。

APP內部內容通過網頁、簡訊、社交媒體推廣時的困難——APP內部的具體內容，如某網店、某網紅的直播室、某件商品的優惠界面等，如果通過網頁或是各種社交媒體宣傳時，用戶點擊宣傳鏈接，只能打開APP，然後得使用APP搜索功能才能找到它們，而不是點擊後直達所推廣的網店、網紅的直播室、該商品的優惠界面。這就造成了用戶體驗的割裂，影響到網店、網紅等對APP內部內容推廣的積極性。、

採用Shareinstall方案，APP內部具體內容通過網頁、簡訊、社交媒體推廣時，用戶點擊鏈接，可以直接打開APP並自動到達相應的推廣界面（對於用戶終端沒有安裝APP的情況，則在安裝後直接展示所推廣的APP內部界面），使得用戶體驗流暢，推廣內容到達率大大提高。

四、衰退期

任何產品都可能隨著科技的發展和市場消費的升級等，進入衰退期。而產品想要不斷有新的用戶進來，就需要用優良的內容和卓越的產品功能吸引用戶。

作為一款APP，不論是用戶調查還是演算法分析都要分析出用戶的關注點，只有這樣才能緊跟用戶需求，抓住他們的吸引力。

❹ App 數據分析的常用指標有哪些

1. 常規數據指標的監測，不在話下。如用戶量，新用戶量，UGC量（社交產品），銷量，付費量，推廣期間的各種數據等等。這些是最基礎也是最基本，同時也是boss們最關注的指標。
2. 渠道分析，或者說流量分析。對於一個在上升期得APP來說，你們會花資源去引流量、去別的渠道拉用戶。 這時候就需要監測各個渠道的好壞，哪個效果好，哪個單價便宜，這都是需要渠道數據監測來完成。當然，你還需要跟蹤監測不同渠道用戶的後續表現，給每個渠道的用戶進行打分，讓BOSS知道哪個渠道值得投，哪個渠道是垃圾。 同時也可以監測iPhone和Android用戶的質量區別，一般來說，iphone用戶質量要略高於android用戶。當然，有多餘精力的話還可以監測不同機型之間用戶的表現區別。 總之就是在不同的維度上監測不同用戶的表現。

3. 用戶的核心轉化率。想想你的APP的核心功能是什麼，然後去監測這個核心功能的轉化率。在游戲APP里可能叫付費率，在電商APP里可能叫購買率。不同的行業都有相應的不同轉化率，你可以將自己的產品和行業平均進行對比，看看自己的產品在行業中所處的地位。同時，通過長期的監測，你還可以更具這項數據評判APP不同版本的好壞。

4. 用戶使用時長的監測。 一方面，這是一個監測用戶活躍度的非常好的指標。用戶使用時間長就意味這活躍度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在設計的時候，當初預計一個正常的用戶每天會用多少時間，上線後用戶真正用的時間是否和你的預計相同？ 如果這裡面有很大的偏差，就說明用戶對APP的認知和你當時設想是有不同的。 這個時候你就需要想想如何來調整你的產品，去迎合用戶的認知。

5. 用戶流失情況。 一方面需要監測用戶的流失率，比如新用戶進來後，第一、三、七、三十天還在使用產品的有多少人。流失率的變化可以直觀的反應APP再朝好的方向發展還是不好的方向發展。行業中也有一些平均水平指標，你可以參考這些指標評判自己APP的好壞。另一方面需要找到用戶流失的地方，看看用戶在哪些地方流失了，然後有的放矢，進行相應的改動。如果有能力的話，建模將用戶流失的各種情況都刻畫出來，這樣在產品的後續改動中就更加游刃有餘了。

6. 活躍用戶動態。密切關注APP活躍用戶的動態，傾聽他們的聲音。一旦發現異常立馬組織人員商討對策。活躍用戶（或者說核心用戶）是APP最寶貴的資源，關注他們的一舉一動，這個重要性不需要多說了吧.

7. 用戶特徵描述。這點和指標關系不大，有點建模的意思了。 將用戶的各個指標特徵進行描述，越詳細越好。如性別，年齡，地域，手機型號，網路型號，職業收入，興趣愛好等等。這些數據平時沒什麼用，但對於產品人員來說，有時候會給他們很大的靈感。如果可能的話，還可以分以下維度：如活躍用戶的特徵是什麼樣的，較沉默的用戶的特徵是怎樣的，流失用戶的特徵是怎樣的。

8. 用戶生命周期的監測。這個是專門針對那些社交、游戲類的APP來說的。當你的APP上線一段時間後（6-12個月），你可以回頭看看一個正常的用戶，完整的體驗你的APP的流程是怎樣的，大概需要多少時間。根據這個數據再結合一些其它數據可以大致的估算下你的產品能夠到怎樣的規模，讓你的BOSS們知道這款產品最終能發展成什麼樣。 當然這個很難，產品的發展受到太多因素的影響，光靠你一個數據分析師來預測顯然是不那麼靠譜的。

❺ 數據分析需要掌握哪些知識

數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

❻ 數據分析是什麼它到底能分析出什麼玩意

近幾年，數據分析師在互聯網圈是很熱門的職業。很多人會好奇什麼是數據分析，是不是掌握了數據分析，就能夠推算出對方的銀行卡密碼的（這肯定不可以的）

本文將會從「 什麼是數據分析 」以及「 數據分析的作用 」進行介紹。

數據分析，簡單說，就是分析數據。如果用專業的說法，數據分析是指用 適當的統計分析方法 對收集來的大量 數據 進行 分析 ，將它們加以 匯總和理解並消化 ，以求最大化地開發數據的功能， 發揮數據的作用 。

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來 雜亂無章的數據中 的信息 集中和提煉 出來，從而找出所研究對象的 內在規律 。

它就好比是 從礦山中挖掘出金子 ，幫助我們找到 熱銷單品 ，幫助我們在商品銷售中找到 最優質客戶 ，幫助我們給客戶推送 利潤最大化的優惠券 。

數據分析在企業的日常經營分析中主要有三大作用，現狀分析、原因分析和預測分析。

簡單來說就是告訴你 過去發生了什麼 。告訴你企業現階段的 整體運營情況。 告訴企業各項業務的發展以及變動情況。

比如在微信公眾平台中，作者可以看到自己經營的公眾號的 閱讀情況 ，可以了解到每天公眾號的 閱讀次數和閱讀人數 。讓作者對自己的公眾號有清晰的認識。

簡單來說就是告訴你 某一現狀為什麼發生 。

經過第一階段的現狀分析，我們對企業的運營情況有了基本了解。但如果想進一步了解是什麼原因引起的，這時就需要開展 原因分析 ，以進一步確定業務變動的具體原因。

比如，我們知道了自己經營公眾號的閱讀情況，可以再進一步去查看每一篇文章的閱讀數據，找到是哪一篇文章帶來高的閱讀量，作進一步分析。比如從文章的「跳出比例」看到，有部分讀者在讀到文章開頭部分就關閉文章了，啟發我們在開頭部分去優化了。

簡單來說就是告訴你 將來會發生什麼 。

在了解企業運營現狀後，有時還需要對企業 未來發展趨勢作出預測 ，為制訂企業運營目標及策略提供有效的 參考與決策依據 。

比如提取讀者喜愛的文章，分析出高頻出現的關鍵詞，並以此作為寫作話題，那麼很可能帶來可觀的閱讀量。

以上解答了「 什麼是數據分析 」以及「 數據分析的作用 」，希望可以幫到你對數據分析有清晰的認識。

❼ APP數據指標體系的維度包括哪些

APP的數據指標體系主要分為五個維度，包括用戶規模與質量、參與度分析、渠道分析、功能分析以用戶屬性分析。
用戶規模和質量維度主要是分析用戶規模指標，這類指標一般為產品考核的重點指標。

參與度分析主要分析用戶的活躍度。

渠道分析主要分析渠道推廣效果。

功能分析主要分析功能活躍情況、頁面訪問路徑以及轉化率。

用戶屬性分析主要分析用戶特徵。

❽ 數據分析包括哪些內容

1.數據獲取

數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

2.數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。

3.分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數據呈現

可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。

❾ APP數據分析的常用指標有哪些

用戶的下載、注冊、瀏覽、點擊、退出、付款等行為是進行App數據分析的基礎數據來源，需要及時對這些數據進行收集、整理，如果能夠藉助BI工具，比如DataFocus，對這些數據進行實時展示，監測數據的變動情況就再好不過了。

②廣告投放效果分析

有時候公司花了很大的金錢和精力去不同渠道投放廣告，但往往收效甚微，沒有達到預期的效果。這時候就需要對這些廣告的投放效果進行一個總結分析，哪些渠道的新增用戶更多、投資回報率更高、注冊轉化率更高?而哪些渠道的效果較差?通過對這些內容的數據分析，優化配置資源，可以將更多的資源投放到表現較好的渠道中。

③App頁面設計分析

設計完成的App一般都會存在一個核心模塊，這是開發者最希望用戶到達的一個界面。藉助對App內用戶的行為監測，對用戶後續的操作行為進行監測，計算出核心模塊到達率，同時可以對App界面設計的合理性進行探究。

④用戶粘性分析

通過廣告在提升App的知名度後，我們需要做的是留住更多的用戶，且最好是活躍用戶。通過監測用戶的活躍情況、留存率和流失率等指標的進行用戶留存分析和粘性分析。流失率的變化可以直觀的反應出該APP在朝好的方向發展還是不好的方向發展，可以幫助調整App的內容，迎合用戶喜好。

⑤用戶畫像分析

通過對使用用戶的一些基礎信息的分類整理，可以對用戶進行畫像，定位該App的核心用戶，並可以針對這些用戶進行後續的研發和推廣。

❿ 數據分析的結果到底是什麼

數據分析的結果就是分析報告。分析報告為決策服務,例如電商行業的app的數據分析,產品經理會想得到一個用戶行為分析報告,想知道這個產品的下載率,留存率等等指標的一個數據呈現,從而來判斷該產品的廣告宣傳效果好不好,產品本身質量是否符合用戶需求等。數據分析時業務發展的建議具有指導意義，業務的預期收益是多少;若業務負向,則業務不賺錢,同時分析發現哪些環節沒做好導致的不賺錢,並提出調整建議。這些都是數據分析的結果。