app如何做數據統計與分析

⑴ 怎麼做APP市場分析

隨著智能手機和iPad等移動終端設備的普及，人們逐漸習慣了使用APP客戶端上網的方式，而目前國內各大電商，均擁有了自己的APP客戶端，這標志著，APP客戶端的商業使用，已經開始初露鋒芒。APP市場分析就越來越重要，酷傳專業為安卓開發者做APP市場分析，滿足開發者推廣APP的需求！

⑵ 如何做數據統計與分析

1、打開數據表格，每組需要統計的數據需要排列在同一行或列。選擇「數據」-「數據分析」-「描述統計」後，出現屬性設置框，依次選擇。
2、輸入設置。在輸入區域中，選擇原始數據區域，可以選中多個行或列，並在分組方式中對應的選擇「行」或「列」；如果數據內容在第一行有文字標志標明，勾選「標志位於第一行」。
3、輸出設置，在需要輸出的描述統計表的位置，選擇一個單元格作為統計表左上角的一格。勾選「匯總統計」，點擊確定。詳細地描述統計結果就生成了。
提示：中位數反映了數據排序後位於中間的值，眾數代表具有最多個數的數值，峰度的大小代表數據的分布相比正態分布更為平緩或是突兀，偏度的正負表示數據分布的峰值在均值的左側還是右側。

⑶ appsFLyer 怎麼做數據統計，基礎步驟是什麼

【appsFLyer 做數據統計基礎步驟】

1、點擊進入Cohort Report以後，第一步，需要先確認如何過濾（filter）數據。因為, 有的時候也許只對部分用戶行為感興趣。 使用AppsFlyer的群組分析，可以從渠道（media source)，活動（campaign），地區（Geo），和子渠道（AF Site）這四個角度對數據進行過濾。

2、第二步，確認如何分組。根據是想對比不同渠道帶來的新增用戶的行為差別，還是想看不同區域用戶呈現的不同行為模式進行設置，這些可以通過設置圖中的「Group By」實現。

【appsFLyer】AppsFlyer成立於2011年，是全球領先的移動APP廣告效果監測分析平台，提供APP應用的廣告跟蹤、評估等技術服務。AppsFlyer總部位於以色列，在全球各地包括美國舊金山、紐約和泰國、中國、韓國、日本、印度等亞太地區均設有辦事處。AppsFlyer是Facebook和Twitter官方認證的移動評估合作夥伴，在中國的客戶包括智明星通、IGG、網路、中國手游、攜程、樂逗游戲、昆侖樂享和奇虎等。2015年1月，AppsFlyer宣布，獲得2000萬美元B輪融資。此輪領投方為富達歐洲風險投資基金，截至此次融資，AppsFlyer累計融資金額已經達到2800萬美元。

⑷ App頁面上的數據如何追蹤和統計的現成的工具有哪些

1. Android 渠道追蹤方法

眾所周知 Google Play 無法在中國使用，所以國內 Android 市場被數十家應用商店（ 豌豆莢、網路助手、酷市場、360手機助手等等 ）佔領，Android 渠道追蹤主要圍繞上述渠道展開。

方法 1：每個渠道打渠道包

具體來說就是開發者為每一個渠道生成一個渠道安裝包，不同渠道包用不同的 Channel ID （渠道標識）來標識；當用戶下載了 App 之後，運營人員就可以通過渠道標識查看各個渠道的數據。

Android 渠道打包機制：

雖然這樣可以統計到不同渠道的來源數據，但是當渠道數量變多、抑或同一渠道在多個平台上做推廣的話，打渠道包的做法就捉襟見肘了。

方法 2：使用平台方提供的數據

部分第三方推廣平台提供渠道數據，然而只依賴平台方的「一面之詞」是很難找到真正的優質渠道。

2. iOS 渠道追蹤方法

和 Android 的開放生態不一樣，iOS 則是一個完全封閉的系統；除了少部分越獄機器，絕大部分 App 都是從 App Store 中下載。在蘋果一家獨大以及嚴格的審核制度下，Android 打包的做法在這里就完全行不通。
為了追蹤 iOS 渠道數據，開發者們想出了很多黑科技，下面我介紹一下常見的三種做法。

方法 1：通過 IDFA 追蹤渠道

IDFA 的全稱是 Identifier for Advertisers ，即廣告標識符的含義，這是蘋果專門給各廣告提供商用來追蹤用戶而設的標識。

通過 IDFA 追蹤渠道：

今日頭條作為廣告提供商可以獲取用戶的 IDFA，當你在上面投放的 App 被用戶下載激活，你的 App 也可以獲取用戶的 IDFA。將廣告提供商提供的 IDFA 和自己獲取的 IDFA 匹配，即可追蹤渠道來源。
缺點是 IDFA 只能用於 App 類型的渠道，如果你在網頁上投放廣告是不支持的；同時，用戶可以在iPhone 設置中選擇關掉 IDFA 獲取許可權。

方法 2：通過 Cookie 追蹤渠道

iOS 9 裡面引入了 SFSafariViewController 類，一方面是用戶體驗更好了，同時可跨 App 與 Safari 共享 Cookie。

通過 Cookie 追蹤渠道：

當用戶點擊廣告鏈接時，監控伺服器可以接收到 Cookie 中含有的渠道信息；用戶在 App Store 中下載激活 App，這個時候監控伺服器再次收到 Cookie 信息。系統匹配前後兩次 Cookie ，即可追蹤渠道。
缺點是基於SFSafariViewController 的追蹤必須在 iOS 9 及以上版本才有效，而且微信公眾號廣告、朋友圈廣告仍然無法實現追蹤。

上述方法可以實現部分平台、部分渠道的追蹤監測，然而三大缺點也是顯而易見：
（1）割裂了 Android 和 iOS 兩個平台的渠道數據，難以整合分析；
（2）Android 投放需要重復打包，效率低下；
（3）iOS 渠道範圍限制多，無法大規模推廣。

Part 2 | 基於用戶設備標記的解決方案

下面我們介紹一種快速、靈活的解決方案 ––– 基於用戶設備標識的追蹤方法，它可以同時兼容 Android 和 iOS 兩個平台、適用於大部分投放渠道。

1. 基於用戶設備標記的追蹤原理

上面介紹的基於 IDFA 和 SFSafariViewController 的兩種方法均受到 iOS 的限制，而用戶的設備標記則不受系統的影響。在 GrowingIO【渠道來源】解決方案中，我們將「IP + UserAgent + 設備 ID」組合設置為用戶的設備標記。

通過用戶設備標記追蹤渠道：

用戶點擊含有 UTM 追蹤參數的廣告鏈接後，GrowingIO 伺服器檢測到用戶的設備標記以及 UTM 渠道參數。鏈接跳轉到應用商店（ Android 和 iOS 均可以）後，用戶下載安裝並激活 App，此時 GrowingIO 伺服器第二次收到用戶的設備標記。
系統匹配前後兩次的標記，可以確定用戶的渠道來源，同時 UTM 參數含有的詳細渠道信息一並呈現。

2. 用戶設備標記方法的特點

當然，基於用戶設備標記的方法也有一定不足。當小部分用戶所處的網路環境前後變化時（如從 WiFi 切換到 4G），此時 IP 前後不一致就會導致匹配失敗。
但是相比於前面的 4 種方法，基於用戶設備標記的渠道追蹤方法顯然更有優勢：
第一點，打通了 iOS 和 Android 的渠道來源，可以將【操作系統】加入用戶屬性整合分析；
第二點：避免了 Android 平台重復打渠道包的工作；
第三點：規避了 iOS 原有諸多限制，適用於更加廣泛的推廣渠道；
第四點：只需修改推廣鏈接中的參數、無需改動安裝包，適合大規模、多渠道、敏捷的推廣需求。

同時，廣告鏈接中含有的渠道參數（ 廣告來源、廣告媒介、廣告名稱、廣告內容、廣告關鍵字 ）可以一同加入用戶屬性數據中，方便後期對用戶數據進行多維度的對比、交叉分析。

Part 3 | App 渠道數據分析兩大思路

有了 App 渠道追蹤數據後，我們可以將 UTM 的五個參數作為維度，從數量和質量兩個思路出發，進行 App 渠道數據分析。

1. 數量：找到獲客成本最低的渠道

根據業務需要，我們選取廣告來源（ utm_source ）和廣告關鍵詞 ( utm_term ) 兩個維度，計算出不同渠道的獲客數量並評估獲客成本。

某 O2O 類 App 先後在 3 個渠道上進行了 2 次投放，投放內容先後是「美食」和「外賣」。通過 UTM，我們監測到每個渠道、每次投放的 「App 新增用戶量」，然後計算出平均獲客成本。
從廣告來源上看，渠道 1 的平均獲客成本最低；從廣告關鍵詞上看，「外賣」主題的廣告平均獲客成本最低。從客單價的角度出發，接下來可以針對性優化投放渠道和投放內容，大幅度降低投放成本、提高拉新效率。

2. 質量：找到獲客價值最高的渠道

「App 新增激活用戶量」和「獲客成本」這兩個指標是從數量的角度進行分析，但是數量大、價格低並不一定代表渠道用戶質量高。我們還需綜合考慮用新用戶在接下來的表現，以及新用戶所能帶來的價值。

方法 1：用戶行為數據分析

在這個過程中，我們重點參考用戶留存指標，包括次日留存率、三日留存率、七日留存率、三十日留存率等等。

我們按訪問來源（utm_source）分析新用戶的留存度，發現渠道 2 的三十日留存率高達 14%，而渠道 1 為 8%、渠道 3 為 6%。從留存度上來看，渠道 2 獲取的新用戶價值顯著更高。

方法2：用戶價值分析

除了用戶行為指標，財務指標也非常具有參考性。按照廣告來源（utm_source）我們統計出不同渠道獲取到的新用戶的財務價值，如新用戶在第一個月的月付費率（MPR）和用戶平均收益（ARPU）。

通過分析發現，渠道 2 獲取的新用戶首月付費率（42%）最高，用戶平均收益（30 元）也是最高的。雖然渠道 2 的獲客成本略高於渠道 1，但是從收益的角度來說，投資渠道 2 顯然是一種更加明智的選擇。
綜合上述指標，該 O2O 類 App 在下個月的市場投放中將資源集中到了渠道 2，同時主打「外賣」主題內容。還是和上個月同樣的市場預算，但是新增用戶卻提高了 150%、新用戶留存率提升了 240%，這是一個巨大的增長。

⑸ app後台需要統計哪些數據分析

獲得「項目數據分析師」證書是進入數據分析領域內工作的敲門磚，數據分析行業專職崗位如下：（高級、資深、證券、運營等）項目數據分析師、數據分析師、數據分析員、數據分析主管、數據分析工程師、數據挖掘人員等。

⑹ 如何通過統計分析工具做好APP的數據分析和運營

1
行業數據

行業數據對於一個APP來說，至關重要。了解行業數據，可以知道自己的APP在整個行業的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數、使用時長等多個維度去對比自己產品與行業平均水平的差異以及自己產品的對應的指標在整個行業的排名，從而知道自己產品的不足之處。這種縱向的對比，會讓自己的產品定位、發展方向更加清晰。

2
評估渠道效果

在國內，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運營商商店、操作系統商店、應用商店、手機廠商預裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等。看一個APP的數據，首先要知道用戶從哪裡來，哪裡的用戶質量最高，這樣開發者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統計分析工具，開發者可以從多個維度的數據來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據數據找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。

3
用戶分析

產品吸引到用戶下載和使用之後，首先要知道的就是用戶是誰。所以，我們需要詳盡地了解到用戶的設備終端類型、網路及運營商、地域的分布特徵。這些數據可以幫助了解用戶的屬性，在產品改進以及產品推廣中，就可以充分利用這些數據制定精準的策略。

4
用戶行為分析

在關注完用戶的屬性後，我們還要高度關注用戶在應用內的行為，因為這些行為最終決定著產品所能夠帶來的價值。開發者可以通過設置自定義事件以及漏斗來關注應用內每一步的轉化率，以及轉化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數據，可以針對性的優化轉化率低的步驟，切實提高整體轉化水平。

5
產品受歡迎程度

在了解了用戶的行為之後，我們應該看一下自己的產品是否足夠受歡迎，這是一個應用保持生命力的根本。開發者可以從留存用戶、用戶參與度（使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評價用戶粘度。進行數據對比分析的時候，要充分利用時間控制項和渠道控制項，可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度，了解運營推廣手段對不同渠道的效果。

⑺ 如何開發一個具有數據統計分析的app

app的數據統計分析工具最好與應用同時上線，這樣採集的數據更完整，在這推薦一個開源私有化部署的app數據統計分析工具Cobub
Razor，源碼下載地址：https://github.com/cobub/razor，助力企業不斷優化產品的用戶體驗從而讓自己的app脫穎而出。數據分析，對於開發者、產品經理和運營者都是十分重要的，漂亮的數據分析可以幫助打磨出更好的產品並在關鍵節點上線進行推廣，從而獲得最大的商業價值。

⑻ 如何統計app數據

這些統計目標自己不可能辦到吧。這個必須要找找有沒有第三方工具或者網站啥的。

⑼ app怎樣實現分析數據分析功能

首先要確定你的分析目的，任何一項分析報告的撰寫都有一個主要目的或者目標的。
其次，在基於目標的基礎上，然後評估你現有的數據，通過哪些數據分析可以達到你的目的
第三 就是根據目標，把數據分析各項指標計算出來
第四 就是報告的撰寫了，主要是根據目的計算的各指標展示，需要用專業來解釋分析你所得出的各種指標的含義以及對實際的指導意義。
這就是一份完整的數據分析報告了

⑽ app數據統計分析工具有哪些

友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、締元信.網路數據三家阿里巴巴旗下的大數據公司合並而成。平台擁有大而全的產品線，是專注用戶行為統計的綜合性平台，主要涵蓋移動應用、游戲、廣告、網站等領域。

在App統計方面，友盟提供了移動統計、游戲統計、移動廣告監測三個細分產品，可以根據需求選擇對應的產品類型，游戲統計維度齊全，除了常規渠道指標外，還自帶關卡、等級、付費等特色場景分析;廣告監測主要提供短鏈和信息流廣告的數據分析，也能自主制定推廣計劃。接下來主要介紹其移動應用統計方面的優勢。

②Talking Data 移動統計分析

Talking Data 早期主要在游戲以及互聯網金融等垂直領域耕耘，在這些方面擁有比較完整的指標和維度，同樣劃分游戲運營分析、應用統計分析、移動廣告監測等應用統計服務。移動統計分析(App Analytics)是Talking Data 2012年2月上線的產品，目前該產品提供包括App以及小程序的相關數據統計服務。

Talking Data 的移動統計分析功能把應用分析、推送營銷、開發助手、應用管理分成導航入口，並設計邀請協作功能，偏向於數據共享，能將領導、開發和運營人員納入到一張辦公桌上。

③openinstall App渠道統計

openinstall 是一種不需要製作渠道包，也不需要填寫渠道識別碼即可識別App安裝渠道來源的渠道統計工具。因此，openinstall能夠實現僅憑App安裝渠道鏈接就能統計渠道效果的功能，擺脫了人工製作渠道包和填寫渠道識別碼，使用openinstall 程序化自動生成的渠道鏈接，可以實現(數量級為億的)海量用戶在免填邀請碼的情況下開展的有獎拉新活動(本質上是視每個用戶為一個渠道，並自動為每個用戶生成一個渠道鏈接進行渠道效果統計)。

openinstall 的統計後台分三個模塊：應用信息、應用集成、渠道統計。與其他綜合性應用統計工具相比，openinstall 主要在渠道統計這一領域的需求進行細化深挖，集成使用上十分簡單，基本沿著開發者的操作順序進行：集成開發—渠道統計—渠道管理—查看報表，基本上一眼就能看懂。另外用戶自定義方面也比較方便靈活，可以通過api 獲取渠道參數，用戶可以根據推廣需求來定製自己的推廣頁，數據的統計也可以對接到自己的後台。