㈠ App推广：应该关注哪些数据指标
指标，意为衡量目标的参数，或者预期中打算达到的指数、规格、标准。应用到App推广业务当中指反映该产品的业务水平情况。对于不同类型、不同阶段的应用产品而言，哪些数据是真正值得关注，从而对产品业务水平有较大提升的呢？
这里以第三方统计平台openinstall提供的统计数据类型为例。
安装量：
指通过渠道链接安装的设备数。
注册量：
指安装的所有设备之中，其中存在用户注册行为的设备数。
x天留存数（率）：
某一天新增的安装设备中，安装完x天后还有活跃记录的设备数（比例）。
应用新增的安装量和注册量是衡量一个推广渠道质量好坏的最基础指标，另外留存的改变则反映了应用对于用户的吸引力程度的改变，可以根据日、周、月等时间标准进行划分，反映出不同的推广渠道质量随着时间产生的变化。通过结合这些基础数据，可对渠道的推广效果进行评估，从而对推广投放策略进行调整。
活跃设备数：
表示在一个时间段内（某天或某天中的某一小时），至少存在一次打开app行为的设备数；打开app的行为表示用户启动运行app或是app在已经运行的情况下，用户将app从后台切换到前台。
活跃用户数：
一段时间内的活跃设备中，存在注册行为的设备数。
平均打开次数：
一段时间内的所有活跃设备，App被平均打开的次数（打开的次数除以活跃设备数）；打开app的行为表示用户启动运行app或是app在已经运行的情况下，用户将app从后台切换到前台。
平均在线时长：
一段时间内的所有活跃设备，App停留在前台的平均时长（总时长除以活跃设备数）。
活跃类指标，一般定义为启动App就算作活跃，而对于注册数量较为看重的应用，必须要存在注册行为才能算作活跃。对于资讯类、社交类、手游类、直播类等这些希望大量用户每天在线的应用，活跃趋势是衡量该类产品是否成功的最重要指标。该数据同时也从侧面反映了用户规模与用户粘度，若某一时间段出现下降趋势，应定制适当的推送策略进行用户召回。
这里的自定义效果点统计意为根据应用类型的不同，对用户的关键性行为所产生的量/次数进行统计。例如游戏类应用，统计用户的充值金额；直播类应用，统计不同直播间的点击次数；新闻资讯类，统计不同文章的阅读数。此指标可用于评估某一新功能添加后，用户对于该功能产生的兴趣高低，且对于产品是否需要进一步完善提供数据参考。
应用版本反映出每一代应用对应的用户使用比例，同样以日、周、月的时间期限划分，可以反映出用户对于新版本是否具有足够的兴趣和接受能力，对于版本每一次更新迭代具有一i顶的参考价值。系统版本和品牌机型的占比，对应App需要着重哪些机型和系统的适配比重。IP分布可用于地推业务的参考方向。
数据指标多种多样，选择正确的指标可以完善产品，保留用户，节省投放成本，创造更好的产品口碑。总之，有效的数据，可以对产品快速有效的发展提供正确的指引。
㈡ “数据分析”需要哪些“指标”
分析数据需要的指标有：
常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。
渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。
用户的核心转化率。
用户使用时长的监测。
用户流失情况。
活跃用户动态。
用户特征描述。
用户生命周期的监测。
㈢ 电商运营数据分析指标有哪些
1)总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。2)网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3)销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4)客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。
5)商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售。
6)市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。
7)风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8)市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。