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流量数据（通过PV、UV、访问次数、访问时长、跳出率等流量类指标，可以关注到用户对网站的感知情况，从而通过调整提高流量。将流量数据与不同时间、不同渠道、用户分布等进行关联分析，从而更清晰准确的找到问题，进行调整。）
数据应用分析（数据分析软件）
发布时间：2023-03-25 05:36:35
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据应用分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、数据指标 | 移动应用数据分析体系
考核的重点指标:
参与度分析主要分析用户的活跃度；
渠道分析主要分析渠道推广效果；
功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；
用户属性分析主要分析用户特征。
用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。
活跃用户指在某统计周期内启动过应用（APP）的用户。
活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数（DAU）、周活跃数（WAU）、月活跃数（MAU）。
新增用户是指安装应用后，首次启动应用的用户。
按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标；另一方面，新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高，那说明该产品的活跃是靠推广得来，这种情况非常值得关注，尤其是关注用户的留存率情况。
以周活跃用户为例，周活跃用户包括以下几类用户，包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。
本周回流用户是指上周未启动过应用，本周启动应用的用户；
连续活跃n周用户是指连续n周，每周至少启动过一次应用的活跃用户；
忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户；
连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户；
近期流失用户是指连续n周（大约等于1周，但小于等于4周）没有启动过应用但用户。
用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析，有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。
用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例。
用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。
次日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户在第二天（如明天）再次启动应用的比例；
7 日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户数在第 7 天再次启动该应用的比例；
14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户吸引力很重要的指标。
通常，我们可以利用用户留存率对比同一类别应用中不同应用的用户吸引力。如果对于某一个应用，在相对成熟的版本情况下，如果用户留存率有明显变化，则说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。
每个用户的总活跃天数指标（TAD，Total Active Days per User）是在统计周期内，平均每个用户在应用的活跃天数。
如果统计周期比较长，如统计周期一年以上，那么，每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在APP上耗费的天数，这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。
参与度分析的常见分析包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。
参与度分析主要是分析用户的活跃度。
启动次数是指在某一统计周期内用户启动应用的次数。
在进行数据分析时，一方面要关注启动次数的总量走势，另一方面，则需要关注人均启动次数，即同一统计周期的启动次数与活跃用户数的比值，如人均日启动次数，则为日启动次数与日活跃用户数的比值，反映的是每天每用户平均启动次数。通常，人均启动次数和人均使用时长可以结合一起分析。
使用总时长是指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。
使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。
人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值；
单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和启动次数的比值。
使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标，道理很简单，用户每天的时间是有限的且宝贵的，如果用户愿意在你的产品投入更多的时间，证明你的应用对用户很重要。启动次数和使用时长可以结合一起分析，如果用户启动次数高，使用时长高，该APP则为用户质量非常高，用户粘性好的应用，比如现在很流行的社交应用。
访问页面数指用户一次启动访问的页面数。
我们通常要分析访问页面数分布，即统计一定周期内（如1天、7天或30天）应用的访问页面数的活跃用户数分布，如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数，以及50页以上的活跃用户数。
同时，我们可以通过不同统计周期（但统计跨度相同，如都为7天）的访问页面分布的差异，以便于发现用户体验的问题。
使用时间间隔是指同一用户相邻两次启动的时间间隔。
我们通常要分析使用时间间隔分布，一般统计一个月内应用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布，如使用时间间隔在1一天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。同时，我们可以通过不同统计周期（但统计跨度相同，如都为30天）的使用时间间隔分布的差异，以便于发现用户体验的问题。
渠道分析主要是分析个渠道在相关的渠道质量的变化和趋势，以科学评估渠道质量，优化渠道推广策略。
渠道分析需要渠道推广负责人重点关注，尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下，渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。
渠道分析包括新增用户、活跃用户、启动次数、单次使用时长和留存率等指标。
这些指标均在上文阐述过，在此就不在赘述。以上提到的只是渠道质量评估的初步维度，如果还需要进一步研究渠道，尤其是研究到渠道防作弊层面，指标还需要更多，包括：判断用户使用行为是否正常的指标，如关键操作活跃量占总活跃的占比，用户激活APP的时间是否正常；判断用户设备是否真实，如机型、操作系统等集中度的分析。
功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。这些指标需要功能运营的产品经理重点关注。
功能活跃指标主要关注某功能的活跃人数、某功能新增用户数、某功能用户构成、某功能用户留存。
这些指标的定义与本文第一部分的“用户规模与质量”的指标类似。只是，本部分只关注某一功能模块，而不是APP整体。
APP页面访问路径统计用户从打开应用到离开应用整个过程钟每一步的页面访问和跳转情况。
页面访问路径分析的目的是在达到APP商业目标之下帮助APP用户在使用APP的不同阶段完成任务，并且提高任务完成的效率。APP页面访问路径分析需要考虑以下三方面问题：
4.2.1 APP用户身份的多样性，用户可能是你的会员或者潜在会员，有可能是你的同事或者竞争对手等；
4.2.2 APP用户目的多样性，不同用户使用APP的目的有所不同；
4.2.3 APP用户访问路径的多样性，即时是身份类似、使用目的类似，但访问路径也很可能不同。
因此，我们在做APP页面访问路径分析的时候，需要对APP用户做细分，然后再进行APP页面访问路径分析。 最常用的细分方法是按照APP的使用目的来进行用户分类， 如汽车APP的用户便可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行基于不同访问任务的进行路径分析，比如意向型的用户，他们进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。
还有一种方法是利用算法， 基于用户所有访问路径进行聚类分析，基于访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。
漏斗模型是用于分析产品中关键路径的转化率，以确定产品流程的设计是否合理，分析用户体验问题。
转化率是指进入下一页面的人数（或页面浏览量）与当前页面的人数（或页面浏览量）的比值。用户从刚进入到完成产品使用的某关键任务时（如购物），不同步骤之间的转换会发生损耗。
如用户进入某电商网站，到浏览商品，到把商品放入购物车，最后到支付，每一个环节都有很多的用户流失损耗。通过分析转化率，我们可以比较快定位用户使用产品的不同路径中，那一路径是否存在问题。
当然，对于产品经理，其实不用每天都看转化率报表，我们可以对每天的转化率进行连续性的监控，一旦转化率出现较大的波动，便发告警邮件给到相应的产品负责人，以及时发现产品问题。
用户属性分析主要从用户使用的设备终端、网络及运营商分析和用户画像角度进行分析。
设备终端的分析维度包括机型分析、分辨率分析和操作系统系统分析，在分析的时候，主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析不同机型的活跃用户数、新增用户数和启动次数，分析不同分辨率设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数，分析不同操作系统设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数。
网络及运营商主要分析用户联网方式和使用的电信运营商，主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析联网方式（包括wifi、2G、3G、4G）的活跃用户数、新增用户数和启动次数，分析不同运营商（中国移动、中国电信、中国联通等）的活跃用户数、新增用户数和启动次数。
主要分析不同区域，包括不同省市和国家的活跃用户数、新增用户数和启动次数。
用户画像分析包括人口统计学特征分析、用户个人兴趣分析、用户商业兴趣分析。人口统计学特征包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业等；用户个人兴趣指个人生活兴趣爱好的分析，如听音乐、看电影、健身、养宠物等；用户商业兴趣指房产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。用户画像这部分的数据需要进行相相关的画像数据采集，才可以支撑比较详细的画像分析。
二、以下哪个不属于数据分析应用
常用的数据分析软件和工具有：
一、基础软件:Excel、SQL
二、BI软件:
·①传统BI软件:SAP BO、IBM Cognos、Orac le BIEE
·②敏捷BI软件:Tableau、Power Bl、FineBl
三、统计分析软件:MATLAB、SPSS、Stata SAS、EViews
四、数据分析编程语言:Python、R语言
五、大数据分析框架
·①批处理:MapReduce、Spark
·②流处理:Spark Streaming、Flink
，③交互式处理:Hive、Spark SQL
某人一生的命运预测不属于数据分析应用。
三、如何才能学好电商数据分析和应用？
首要要确定自己需要哪些数据
2.销售数据（成交金额GMV=UV *转化率*客单价）
3.用户数据（包括用户行为、用户画像和用户价值分析，例如注册用户数、活跃用户数、用户平均购买次数、用户留存及用户复购等。）
4.达摩盘（DMP）、仪表盘数等数据
四、基于图的数据分析的实际应用在什么方面
基于图的数据分析的实际应用在以下方面：1.评估产品机会产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。
2.分析解决问题产品出现不良状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头，进而制定合理的解决方案，彻底解决问题。
3.支持运营活动产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的，人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据，才能对具体的活动作出最真实的评判
4.预测优化产品数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态，即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动，区别只是先见性数据能预测未来发生什么，缩短迭代周期，精益求精。
以上就是关于数据应用分析相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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