970797游戏攻略网将APP当做⼀个普通产品来看，数据分析⽤于描述产品的⼀些现状和问题，以及发现新的增⻓点或者优化点。现状描述⽤于描述当前产品的使⽤情况，结合5W2H的理论，现状描述需要回答 who（谁）when（何时） where（何处） what（做什么） how（怎么做） how much（做的频度如何），对于⼀个互联⽹产品，可⽤相关的数据指标来反馈产品现状，包括但不限于：⽤户规模：⽇活/周活/⽉活⽤户数⽤户类型：活跃/低活跃⽤户、新⽤户/⽼⽤户/回流⽤户⽤户健康度：⽤户增⻓率，留存率，流失率⽤户产品粘度：⽤户⼈均使⽤时⻓，⽤户活跃度，⽤户⽇/周/⽉启动APP的次数APP功能情况：功能⼈群规模，功能渗透率，功能使⽤频次、使⽤时⻓问题诊断APP问题诊断的前提是对业务有⾜够的深度和⼴度的理解，结合产品逻辑和商业价值，能从各个维度进⾏分析。通过观察核⼼指标的变化，通过⽇报，周报，数据变化预警数据可视化⽅式，及时发现核⼼指标的变化，有助于发现存在的问题。常⻅的问题包括：⽤户规模变化，⽐如节假⽇，或者产品营销活动，带来的⽇活或者⽉活数量的变化，同时⽤户组成⽐例的变化，以及健康度的变化产品功能数据异常，包括产品的使⽤⼈数偏低，各环节转化异常等等需求预判数据在⼀定程度上能反应⽤户的⾏为偏好，通过海量⽤户⾏为数据的沉淀，利⽤⼤数据技术，可绘制⽤户的兴趣画像。结合画像，算法模型就能预估⽤户的需求，同时通过⽤户操作数据来不断修正算法模型，从⽽达到⼈群需求精准识别的目标。常⽤分析⽅法1.⽤户留存分析
APP的产品留存数据是产品核⼼数据之⼀，反应了该产品在⽬标⽤户⼈群中的基本需求满⾜情况，在APP的整个⽣命周期中，需要对产品的留存数据持续的观察和分析。当留存出现波动时，⼀般需要从⽤户和功能2个维度进⾏拆解， 通过分组和对⽐⽅式，并结合如转化漏⽃和⽤户质量分析⽅法，找出影响⽤户留存的关键点。
2.⽤户⽣命周期分析
移动互联网APP的产品用户生命周期一般分为以上5种类型，用户在生命周期变化的过程中，需要关注如 如新用户的留存和流失、老用户的活跃度变化（活跃–>不活跃–>流失），以及已经流失了用户再次回流的情况。
通过对用户生命周期的数据指标进行分析，可以为用户运营提供指导，在不同的产品阶段，通过运营活动或者产品改进，提升新用户的留存率和老用户的活跃度。
3.用户质量分析当产品用户规模越来越大，用户人群特性也越加复杂，不同用户的产品活跃度，业务活跃度均不同，从而导致ARPU（每用户平均收入ARPU-Average Revenue Per User)均不同，从商业角度考虑，也需要针对高质量用户进行重点运营，低质量用户通过产品和运营改进手段，使其往高质量用户迁移。结合不同的产品形态和商业模式，一般用户质量的核心指标包括：产品用户人均使用天数：一般是以周、月为单位来观察产品用户人均使用时长：一般以天为单位进行观察，人均时长越高，用户依赖性越强，产品商业化空间越大（今日头条人均时长超过70分钟，很厉害了！）人均购买价格：一般以月为单位，查看一个用户的购买情况，购买价格越高，对电商平台意味是是高净值用户，需要重点运营人均购买次数：月为单位，次数高，低单价的用户也是优质用户4.转化漏斗分析
漏斗模型是数据分析较常使用的一种方法，其适用的场景主要是对 经过一连串用户操作才能完成任务，同时需要监控和分析任务最终完成的效果，以及每一步可能存在的问题。漏斗模型的核心思想，是从最终目标入手，找出每一步用户的转化或者流失情况，配以每一步的转化率或者流失率指标来监控效果，并最终通过提升用户转化率，或者降低用户流失率，从而优化最终指标并实现商业价值。实际在进行漏斗模型的分析时，结合不同的业务场景和产品类型，漏斗模型大致可分为以下几种：用户获取模型（AARRR）：AARRR从整个用户生命周期入手，包括Acquisition用户获取，Activation用户转化，Retention用户留存与活跃，Revenue用户产生收入，到发起传播Refer。消费漏斗模型：消费漏斗一般用于页面结构和内容较为复杂的业务，从用户内容消费和流量走向的角度，宏观层面用于回答用户消费什么内容，微观层面则用于分析影响用户消费的问题是什么。电商漏斗模型：用户商品的购买属于决策行为，从浏览商品到支付订单的每一个环节的转化。功能优化漏斗模型：漏斗分析也适用于产品功能自身的优化，从最终目标入手，拆分业务环节，提取和优化核心指标，从而提升整体功能的转化率。