【尚武科技APP开发原创内容】我们总在说APP运营，到底什么才是合格的APP运营，又应该怎样反映到APP开发的环节中来。我们希望尽可能的通过客观的数据作为分析的依据，数据分析是运营人员必备的核心技能。而且要基于基于业务场景，分享几种基础的数据分析框架和方法，系统化的进行数据分析。

        我们知道无论是产品、还是运营，都需要具备良好的数据分析能力。客观说，对用户行为数据和业务数据，进行分析、评估甚至预测APP中也要考考虑数据的导出。我们通过分享三种常见的数据分析框架，让用户更系统的进行数据分析，发现并解决产品暴露出的问题，从而更高效的完成工作。

        APP的事件分析原则：通过埋点，高效追踪用户行为或业务的过程。注册、启动、登录、点击等，都是常见的事件。例如下图，展示出某日的注册事件。这个在开发时候要充分的进行计数器单元的设计。

       通过事件分析可以准确了解 App 内发生的事件量，根据产品特性合理追踪，可以轻松回答关于变化趋势、分维度对比等问题。这个也可以结合时间进行数据分析和确定。

       还要接住漏斗模型进行分析，百度的漏斗模型我们不妨发现数一下，我们就很容易理解了：分析一个多步骤过程中，每一步的转化与流失情况。我们以一个产品消费为例，新用户在首次使用会经过如下步骤过程：

       注册成功-实名认证-充值成功-消费成功
       我们可以通过漏斗分析整体的转化情况，以及每一步转化量、流失量、转化/流失率。

       在漏斗模型中清晰 3 个基本概念，可以借助强大的筛选和分组功能进行深度分析。

       步骤：指的用户行为，由事件加筛选条件组成

       时间范围：漏斗第一步骤发生的时间范围

       转化周期：用户完成漏斗的时间限制，漏斗只统计这个时间范围内，用户从第一步到最后一步的转化。

       通过漏斗模型及时发现问题：我们通过建立了注册转化漏斗，度量每一步的转化率和整体的注册转化率，通过时间维度来监控每一步和整体转化率的趋势。

       最后我们看一下，留存分析
       留存用户：即用户发生初始行为一段时间后，发生了目标行为，即认定该用户为留存用户。

       留存行为：某个目标用户完成了起始行为之后，在后续日期完成了特定留存行为，则留存人数 +1

       留存率：是指发生“留存行为用户”占发生“初始行为用户”的比例。常见指标有次日留存率、七日留存率、次月留存率等。

       留存表：留存表中给出了目标用户的留存详情，主要包括以下几个信息：

       目标用户：每天完成起始行为的目标用户量，是留存用户的基数；

       留存用户：发生留存行为的留存用户量和留存率

       通过这样的关键数据，就让我们真正的对产品有了APP运营有了全面的认识，只有这样的针对性开发植入才能真正的获取有价值的数据。