【尚武科技APP開發原創內容】我們總在說APP運營，到底什么才是合格的APP運營，又應該怎樣反映到APP開發的環節中來。我們希望盡可能的通過客觀的數據作為分析的依據，數據分析是運營人員必備的核心技能。而且要基于基于業務場景，分享幾種基礎的數據分析框架和方法，系統化的進行數據分析。
我們知道無論是產品、還是運營，都需要具備良好的數據分析能力?？陀^說，對用戶行為數據和業務數據，進行分析、評估甚至預測APP中也要考考慮數據的導出。我們通過分享三種常見的數據分析框架，讓用戶更系統的進行數據分析，發現并解決產品暴露出的問題，從而更高效的完成工作。
APP的事件分析原則：通過埋點，高效追蹤用戶行為或業務的過程。注冊、啟動、登錄、點擊等，都是常見的事件。例如下圖，展示出某日的注冊事件。這個在開發時候要充分的進行計數器單元的設計。
通過事件分析可以準確了解 App 內發生的事件量，根據產品特性合理追蹤，可以輕松回答關于變化趨勢、分維度對比等問題。這個也可以結合時間進行數據分析和確定。
還要接住漏斗模型進行分析，百度的漏斗模型我們不妨發現數一下，我們就很容易理解了：分析一個多步驟過程中，每一步的轉化與流失情況。我們以一個產品消費為例，新用戶在首次使用會經過如下步驟過程：
注冊成功-實名認證-充值成功-消費成功
我們可以通過漏斗分析整體的轉化情況，以及每一步轉化量、流失量、轉化/流失率。
在漏斗模型中清晰 3 個基本概念，可以借助強大的篩選和分組功能進行深度分析。
步驟：指的用戶行為，由事件加篩選條件組成
時間范圍：漏斗第一步驟發生的時間范圍
轉化周期：用戶完成漏斗的時間限制，漏斗只統計這個時間范圍內，用戶從第一步到最后一步的轉化。
通過漏斗模型及時發現問題：我們通過建立了注冊轉化漏斗，度量每一步的轉化率和整體的注冊轉化率，通過時間維度來監控每一步和整體轉化率的趨勢。
最后我們看一下，留存分析
留存用戶：即用戶發生初始行為一段時間后，發生了目標行為，即認定該用戶為留存用戶。
留存行為：某個目標用戶完成了起始行為之后，在后續日期完成了特定留存行為，則留存人數 +1
留存率：是指發生“留存行為用戶”占發生“初始行為用戶”的比例。常見指標有次日留存率、七日留存率、次月留存率等。
留存表：留存表中給出了目標用戶的留存詳情，主要包括以下幾個信息：
目標用戶：每天完成起始行為的目標用戶量，是留存用戶的基數；
留存用戶：發生留存行為的留存用戶量和留存率
通過這樣的關鍵數據，就讓我們真正的對產品有了APP運營有了全面的認識，只有這樣的針對性開發植入才能真正的獲取有價值的數據。
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