iOS、Android应用于数据统计分析2.growingiogrowingio强劲的地方在于需要挖出点，就可以提供并分析全面、动态的用户不道德数据，以优化产品体验，构建精益化运营。3.应用于雷达仅有针对iOS，查阅App Store总榜和分类名列。

查阅产品在App Store 里的搜寻度分数，评判ASO效果的标准之一。4.百度移动统计资料反对ios和android平台。另外，开发者在映射统计资料SDK后，可以对自家产品展开更为全面的监控，还包括用户不道德、用户属性、地域产于、终端分析等。

5.酷传仅有反对android平台应用于监控。开发者可以查阅应用于在主流市场下载量、名列、评分评论、关键词名列等数据，还能系统地与同类竞品展开数据对比。当然了，数据分析工具好比这5款，如果你们正在用于其他的，也是可以的。

用于分析工具我们可以获得以下内容：记录那些页面信息，还包括没与网站产生交互的信息；可必要分解链接的百分比，页面分布图和热力图；可统计资料用户的滑翔，将用户潜在不道德可视化。获取数据的方式只不过多种多样，关键在于，作为运营人员要理解什么样的数据是最重要的，对于这些数据的前后关联，是怎样的，这是一个同步的过程，不是一个单一的不道德。

有了这些数据之后，我们该怎么去分析这些数据呢？哪些是可以为我们所用的额，又有哪些是可以去除丢弃的。二、如何分析现有的数据从第三方数据分析工具或者自家的分析后台获得这些数据后 ，该怎么去分析呢？我坚信很多运营人在获得数据时，都是没有多少思路的。要么胡子眉毛一把抓，要么无从下手。

这都是缺乏分析思路的展现出，必须宏观的方法论和微观的方法来指导。在上几期的文章中，罗列了我们展开数据分析时常常不会用于到方法论，这些方法论在我们展开数据分析时扮演着宏观指导的角色。所以说道在我们展开数据分析时，应当再行寻找合适自己的方法论展开指导。主要不会中用的方法论：PEST分析法：用作对宏观环境的分析，还包括政治（political）、经济（economic）、社会（social）和技术（technological）四方面。

5W2H分析法：何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何就（How）、何价（How much）。逻辑树根分析法：把问题的所有子问题分层罗列。4P营销理论：分析公司的整体营运情况，还包括产品（product）、价格（price）、渠道（place）、广告宣传（promotion）四大要素。用户不道德理论：主要用作网站流量分析，如会晤者、新访者、流失率等，在众多指标中自由选择一些限于的。

AARRR（快速增长黑客的海盗法则）：精益创业的最重要框架，从提供（Acquisition）、转录（Activition）、存留（Retention）、所求（Revenue）和引荐（Referral）5个环节快速增长。数据分析的方法论很多，这里无法一一列举；没最差的方法论，只有合适的。下面我详尽讲解一下 AARRR 方法论，对于精益化运营、业务快速增长的问题，这个方法论十分与众不同。对于互联网产品而言，用户具备显著的生命周期特征，我以一个APP为事例阐释一下。

首先通过各种线上、线下的渠道提供新的用户，下载安装APP。加装完了APP后，通过运营手段转录用户；比如说首单免费、代金券、红包等方式。通过一系列的运营使部分用户存留下来，并且给企业带上营收。

在这个过程中，如果用户实在这个产品不俗，有可能引荐给身边的人；或者通过红包等鼓舞手段希望共享到朋友圈等等。必须留意的是，这5个环节并不是几乎按照上面顺序来的；运营可以根据业务必须灵活性应用于。AARRR的五个环节都可以通过数据指标来取决于与分析，从而构建精益化运营的目的；每个环节的提高都可以有效地快速增长业务。在用于这些数据分析方法论要具体他们的起到：理顺分析思路，保证数据分析结构体系化。

把问题分解成相关联的部分，并表明它们之间的关系。为先前数据分析的积极开展指引方向。保证分析结果的有效性及正确性。

再行比如，我们在分析APP的数据维度时，不会用于到趋势分析法，因为趋势分析是最简单、最基础，也是最少见的数据监测与数据分析方法。一般来说我们在数据分析产品中创建一张数据指标的线图或者柱状图，然后持续仔细观察，重点注目出现异常值。在这个过程中，我们要指定第一关键指标，而不要被贪婪指标所欺骗。

如果我们将我们分析的APP的下载量作为第一关键指标，有可能就不会回头稍；因为用户iTunesAPP并不代表他用于了你的产品。在这种情况下，建议将日活跃用户作为第一关键指标，而且是启动并且继续执行了某个操作者的用户才能算上去；这样的指标才有实际意义，运营人员要核心注目这类指标。

三、一款产品都注目哪些数据维度我们都告诉，运营人每天都会跟各种各样的数据做事，那一款产品都有那些数据维度是我们常常不会分析到的呢？一款产品（特指APP）的数据指标体系一般都可以分成：用户规模与质量、渠道分析、参与度分析、功能分析以用户属性分析。1、用户规模和质量的分析：还包括总用户数、新的用户数、存留用户、转化率。用户规模和质量是APP分析最重要的维度，其指标也是比较其他维度最多，产品负责人要重点注目这个维度的指标。2、渠道分析主要是分析各渠道在涉及的渠道质量的变化和趋势，以科学评估渠道质量，优化渠道推展策略。

渠道分析特别是在要推崇，因为现在移动应用于市场刷量作弊是以及业内公开发表的秘密。渠道分析可以从多个维度的数据来对比有所不同渠道的效果，比如从追加用户、活跃用户、次日留存率、单次用于时长等角度对比有所不同来源的用户，这样就可以根据数据寻找最合适自身的渠道，从而取得最差的推展效果。3、参与度分析主要是分析用户的活跃度，分析的维度主要是还包括启动次数分析、用于时长分析、采访页面分析和用于时间间隔分析。4、功能分析主要还包括：功能活跃指标：某个功能的活跃用户，使用量情况；功能检验；对产品功能的数据分析，保证功能的权衡的合理性。

页面采访路径：用户从关上到离开了应用于整个过程中每一步骤的页面采访、函数调用情况。页面采访路径是全量统计资料。通过路径分析得出结论用户类型的多样、用户用于产品目的的多样性，还原成用户目的；通过路径分析，做到用户细分；再行通过用户细分，回到到产品的递归细管模型：是用作分析产品中关键路径的转化率，以确认产品流程的设计否合理，分析用户体验问题。

用户转化率的分析，核心实地考察细管每一层的萎缩原因的分析。通过设置自定义事件以及细管来注目应用于内每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。通过分析事件和细管数据，可以针对性的优化转化率较低的步骤，贯彻提升整体转化成水平。

5、用户属性分析不管在我们的产品启动初期，还是战略的调整，分析用户画像都具有最重要的意义。比如我们在产品设计前必须建构用户画像，指导设计、研发、运营；产品递归过程必须搜集用户数据，便于展开用户不道德分析，与商业模式挂勾等等。用户属性一般还包括性别、年龄、职业、所在地、手机型号、用于网络情况。如果对用户的其他属性感兴趣的，可以到自的微信呢公众号后台或者其他诸如头条、uc等后台看用户属性都包括哪些维度。

(公众号：)录：本文由人人都是产品经理社区专栏作家@艺林小宇原创公布。艺林小宇，互联网运营总监，独立国家媒体人，讨厌用白话文描写移动互联网时事热点，专心于产品运营、策划、BD合作等领域。

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