数据运营最应该要关注的问题

　　数据对于互联网数据运营商来说意义重大，它经常被用来指导下一步的数据运营策略。因此，了解数据知识，学会通过数据分析问题，对你的操作会有很大的帮助。

　　首先，让我们介绍一下我们最应该注意的数据指标。它可以分为四类：用户分析、保留分析、渠道分析和参与分析。当然，仍有许多指标需要分析。今天我们来谈谈最基本的数据指标。

　　用户分析包括新用户、活跃用户、启动时间和版本分发。

　　新用户是指首次下载并启动应用程序的用户，根据时间跨度的不同，可分为日，新用户、周新增新用户和1月份新用户。活跃用户数是指在一定统计周期内启动应用的用户数，根据不同的统计周期可分为日活跃用户(DAU)、每周活跃用户(WAU)和每月活跃用户(MAU)。启动时间是指用户在一定时间内启动应用程序的次数，可以看作是日启动次数、总启动次数和平均单次使用时间。版本分布分析显示哪个版本拥有大量用户，哪个版本仍在使用，这有利于您的版本优化和升级。

　　保留分析包括保留用户和用户新鲜度。

　　保留用户是指在一定时间内的新用户，以及在一段时间后继续使用该应用程序的用户。保留用户与新用户的比例是保留率。例如，1月份有100个新用户，其中50个在2月份启动了应用程序，因此一个月后1月份新用户的保留率为50%。用户新鲜度表示每天活跃用户的构成，它可以帮助你了解新老用户的比例以及日每个创业用户的来源结构

　　渠道分析包括新用户、新帐户、活跃用户、活跃帐户、启动时间、单次使用持续时间和日保留率等指标。

　　这里新增的用户是基于设备第一次启动应用的用户，新增的账户是第一次启动应用的账户，活动账户是在一定时间段内(去重复)启动应用的账户，单次使用时间是一次启动的使用时间，二次日保留率是指渠道某一天在二次日仍在使用应用的新增用户比例。上面已经介绍了其他指标，因此在此不再重复。

　　参与分析通常包括使用时间、使用频率、使用间隔和访问页面的分析。

　　使用时间可以从单次使用时间和日使用时间看出。日使用时间是指单台设备一天的使用时间之和；查看使用频率意味着观察启动时间在一天、一周和一个月内的分布；访问页面是指用户在一次启动中访问的页面数量，这就是我们通常所说的PV；使用时间间隔描述一段时间内两次相邻访问之间的时间间隔。它可以在一定程度上描述用户的活动和粘性。这些数据指标是数据运营商应该关注的最基本的数据指标。当然，不同的行业和不同类型的应用需要关注不同的数据。例如，电子商务APP还应该关注交易总额、购买商品的用户数量、人均消费金额、浏览过哪些商品、放入购物车的产品数量、从购物车到下微信头条订单的转换率等等。请多注意这些数据运营数据指标，它们将在您的数据运营决策中发挥非常重要的作用。