对于一个运营人员来说，做好数据分析不仅可以帮助我们不断调整工作方向，还可以防止我们在没有价值的事情上“越陷越深”。
有一点：每个操作都很清晰，很好识别。那就是：数据分析对运营非常非常非常…重要！
但现实中很多操作还是“力不从心”，思想上上去了，行动却跟不上。换句话说，不是不想做，而是对数据分析缺乏整体的认识，找不到头绪，不知道如何下手。
从结果的有效性来看，任何以“收尾”为目的的工作都没有多大价值，任何缺乏客观数据指标的“主观判断”意义都不大。对于负责过程质量的内容制作部门是如此，对于负责结果的运营销售部门更是如此。
对于一个运营人员来说，做好数据分析不仅可以帮助我们不断调整工作方向，还可以防止我们在没有价值的事情上“越陷越深”。
一. App相关数据，共分三大类
数据分析不是什么高深的东西，更不是什么技术。一般来说，我们在App的运营中需要用到的“数据”可以分为以下三类：
宏观指标app运营是做什么的：用户总数、新增、app运营岗位职责留存、活跃、参与等整体数据；
用户层面的相关数据是运营体系中所数据分析师工作内容有操作的数据支数据分析观念撑；
用户指标：内容层面的相关数据是平台内容质量提升和优化的参考。
对于以上三种数据，我们只要在“充分认知”app运营风险及对策的基础数据分析培训上形成“应用思维”，进行“灵活运用”，就可以轻松应对任何一app运营模式怎么写种数据分析。
二. 宏观指标分析
对于一个A数据分析软件pp来说，宏观数据包括“总用户数、新增量、留存量、活跃度、参与度”五个方面。通过这五个指标数据分析的四个步骤，可以全面把握App的整体运营状况。
1. 用户总量：所有用户的数数据分析师资格证书量总和
内容指数据分析师资格证书标：掩埋点统计
从（1）数据来源：App的整体用户中，选择有效用户，掌握真正有价值的用户数量。一app运营是做什么的般来说，完成注册并登录设备的主动用户为有效用户；严格来说，使用App小时的用户才是有效用户。
2. 用户新增：数据分析报告推广工作的衡量指标
（2）分析重点：掩埋点统计
在（1）数据来源：,的App推广过程中，很多渠道都会采取“H5页面注册引导App下载”的做法，这往往会导致部分用户“只注册不下载”的问题。所以新用户的数量需要区分数据分析师“注册”和“激活”。
3. 用户留存：用户与内容契合度的衡量指标
友盟app运营岗位职责统计
这个（2）分析重点：数据主要用于监测某个时间段(某天、某周、某月)的新用户留存情况。通过留存的数据，判断用户质量和App内容质量。
4. 用户活跃：App价值的终极衡量指标
友盟统计
（1）数据来源：指数数据分析报告是所有App数据的核心指标，也是客观衡量一个App价值的终极标准。如果用一个指标来衡量App的价值，那就是用户活app运营岗位职责跃度数据。
5. 用户参与度：用户粘性的衡量指标
友盟统计
（2）分析重点：数据是衡app运营风险及对策量用户应用使用深度的指标，包括每日数据分析使用时间、每日启动次数等指标。是对上述四个数据的有益补充。
小结
以上五个指标，用户总数和新增用户数，需要以技术部门的统计为准，而用户app运营模式怎么写留存、活跃度、参与度指标，因为技术统计难度大，以友盟为准。
补充：
(1)埋点统计：为了使埋点统计正确，操作人员和技术开发人员需要明确埋点的数据要求和规则。
(2)友盟：的统计数据分析培训数据为了确保友盟，统计数据的准确性，应注意以下几点：
友盟app SDK集成是正确的。
应用程序越早连接到友app运营模式盟，越好，以数据分析师避免一些早期数据无法查询。
Android和iOS同步连接。
三. 用户指标分析
数据分析的意义在于站在用户的角度，为运营的各个环节，如更新、留存、推广、转移支付等提供数据支持。app运营岗位职责
例如，如何对某次App推广活动数据分析方法进行效果分析?如何根据数据分析培训活跃用户的操作习惯进行内容调整?付费的用户都是什app运营岗位职责么人，他们是体数据分析师资格证书验了多久之后才付费的?
接数据分析的四个步骤下来，从字段拆解、app运营成本矩阵分析、案例实战分三步来为大家讲解。
1. 字段拆解
做用户指标分析，需要首先对用户指标的相关字段做拆解。以课数据分析程类App为例，用户指标的数据，可拆解为以下8个app运营字段：
（1）用户ID
- 注册
- 激活
（2）手机号
（3）注册时间
（4）来数据分析的四个步骤源渠道
（5）浏览行为：UV、PV、Time
（6）操作行app运营是做什么的为(以学习类App为例)：试听、订阅、充值(时app运营模式间/金额/终端)、购买(类别/明细)、学习(音频数据分析观念/视频)、用户完课率(按单节统计数据分析师证书/按单堂统计)app运营、评论、课程分享、邀请好友
（7）登录行为：活跃天数、启动次数、使用时长数据分析
（8）用户画像
- 性app运营模式别
- 年龄
- 地域
- 职业
- 从业年app运营成本限
- 教育水平
- 兴趣爱好
2. 矩阵分析
第一步：我们可以把这8个字段，看做一个横向的矩阵。
第二步：选取1个app运营是做什么的字段(或者一个细分字段)，导出所有符合条件的用户
第三步：以导出的用户为基础，分析这批用户在其他维度下的特征数据，即可得到我们想要app运营模式怎么写的数据。
3. 案例实战
例子1：我们需要对某次App推广活动的效果进行分析，为下次推广活动提供参考依据：
（1）通过定位字段“来源渠道”导出所有本次推广活动数据分析师资格证书带来的用户；
（2）通过这批用户的“用户ID”，可得到活动带来新增用户数，注册人数、数据分析观念激活人数；
（3）通过这批用户的“app运营用户登录行为：活跃天数、启动次数、使用时长”，判断本次活动带来的用户的质量。
例子2：我们需要对活跃用户的学习习惯进行分析，进而了解用户活跃的原因，调整App内容架构
（数据分析培训1）通过定位字段“活跃天数”导出“总活跃天数排名前X名”的用户；
（2）通数据分析软件过此批用户的“用app运营户数据分析观念行为-浏览行为”中各个不同页面的“UV、PV、Time”三个指数据分析方法标的数据对比，找到用户最习惯的访问路径。进而判断App首数据分析观念页的内容展示是否合理，是否能快速引起用户的兴趣，让用户找到适合的内容，从而有选择性的进行调整。
例子3：我们想看下付费用户都有哪些人，这些人一般会在体验App多久后会付费
（1）通过定位字段“充值金额”导出付费用户；
（2）通过此批用户的“用户画像”，了解这批人的性别、年龄、职业等信息，为广告投放提供依据；
（3）通过此批用户的“每个用户的‘充值时间-数据分析师注册时间’”的差值，可分析出用户从体验到付费的考虑时间。以此数据分析观念为依据，进行内容进行调整，以求更快地打动用户。
四. 内容指标分析
内容数据分析的意义在于：从内数据分析师工作内容容的角度，全面分析内容在各个维度上的用户行为。以这些用户行为为基础，为内容优化和改进提供依据。
以课程类内容为例，如何判断我们的课程文字包装和页面app运营展示是否吸引人?如何评价我数据分析软件们的课程是否符合用户需数据分析报告求?
接下来，还是从字段拆解、矩阵数据分析方法分析、案例实战分三步来为大家讲解。
1. 字段拆解
做内容指标分析，需要首先对内容指标的相关字段做拆解。以课程类App为例，内容指标的数据，可拆解为以下10个字数据分析师证书段：
（1）课程ID
（2）课程性质
- 免费
- 付费
（3）上线app运营成本时间数据分析师资格证书
（4）课程节数
（5）课程分类
（6）主讲老师
（7）课程被浏览
- UV
- PV
- Time
（8）课程订阅
（app运营是做什么的9）音视频播放
- UV
- PV
- Time
（10）完课率
- 按单节计算
- 按单堂计算
2. 矩阵分析
“内容指标”与“用户指标”的分析方法相同，都采用矩阵分析法。这里就不重复讲述了。
3. 案例实战
例子1：如何判断我们的课程文字包装和页面展示是否吸引人?
（1）通过定位字段“课程ID”导出所有课程的标题
（2）通过“订阅人数”与“被浏数据分析软件览的UV数据分析师资格证书数”进行对比，可以得到同等展现机会下订阅率较高的课程，进而判断课程包装做的较好的课程。
例子2：数据分析观念如何判断我们的课程是否有销售潜力，进而把受欢迎的课程调整到首页展示?
判断此数据分析师工作内容问题，仅需对比两个衡量指标
（1）“订阅人数”与“被app运营是做什么的浏览的UV”的对比值
（2）完课率指标（按单节计算、按单堂计算）的数值
