Ⅰ APP數據分析的常用指標有哪些
有下面幾個指標：
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。你接手這項工作的時候第一任務就是把這些數據梳理好。
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。（這里說一個題外話，個人認為在對產品做修改的時候一定是想辦法去迎合用戶，而不是想辦法改變用戶讓用戶去適應產品。這里以微博作為例子，用戶一直把微博看做是一款傳媒產品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一個綜合社交平台，推出了微博會員，用戶推薦，各種私信評論規則等，後台事實證明這一切都沒有改變用戶對微博的認知，微博所作的一切都是無效的。所以當你苦惱於為什麼用戶沒有按照我的設想去用產品的時候，一定要想著我該怎樣變才能迎合用戶的需求，而不是去想我該怎樣變才能讓用戶認可產品的設計？）
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。
Ⅱ 分析產品的轉化留存，需要採集哪些基礎數據及核心指標
行業數據
行業數據對於一個APP來說，至關重要。了解行業數據，可以知道自己的APP在整個行業的水平，可以從新增用戶、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，從而知道自己產品的不足之處。這種縱向的對比，會讓自己的產品定位、發展方向更加清晰。
評估渠道效果
在國內，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運營商商店、操作系統商店、應用商店、手機廠商預裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等。看一個APP的數據，首先要知道用戶從哪裡來，哪裡的用戶質量最高，這樣開發者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統計分析工具，開發者可以從多個維度的數據來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據數據找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。
用戶分析
產品吸引到用戶下載和使用之後，首先要知道的就是用戶是誰。所以，我們需要詳盡地了解到用戶的設備終端類型、網路及運營商、地域的分布特徵。這些數據可以幫助了解用戶的屬性，在產品改進以及產品推廣中，就可以充分利用這些數據制定精準的策略。
用戶行為分析
在關注完用戶的屬性後，我們還要高度關注用戶在應用內的行為，因為這些行為最終決定著產品所能夠帶來的價值。開發者可以通過設置自定義事件以及漏斗來關注應用內每一步的轉化率，以及轉化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數據，可以針對性的優化轉化率低的步驟，切實提高整體轉化水平。
產品受歡迎程度
在了解了用戶的行為之後，我們應該看一下自己的產品是否足夠受歡迎，這是一個應用保持生命力的根本。開發者可以從留存用戶、用戶參與度（使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評價用戶粘度。進行數據對比分析的時候，要充分利用時間控制項和渠道控制項，可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度，了解運營推廣手段對不同渠道的效果。
Ⅲ 數據採集系統的常用性能指標有哪些
采樣頻率；垂直解析度；采樣時間；觸發，等等
Ⅳ 單個產品銷售利潤分析時需要採集哪些指標的數據
單個產品銷售利潤分析時需要採集售罄率、庫存周轉率、庫銷比、存銷比、銷售增長率、動銷率、銷售毛利率、老顧客貢獻率、品類支持率、客單價、坪效、交叉比率。