对于一个运营人员来说，做好数据分析，既可以帮助我们不断调整工作方向，更是可以预防我们在没有价值的事物性工作上“越陷越深”。
有一件事：每个运营都很清楚，也都非常认可。那就是：数据分析对运营工作，非常，非常，非常……重要！
但在现实中，很多运营仍旧“力不从心”，思想意识上去了，行为动作却跟不上。换句话说，不是不想做，而是对数据分析缺乏整体性的认知，找不到头绪，不知该如何入手。
从结果的有效性的来看，任何以“完成”为目的工作都没有太大的价值，任何缺乏客观数据指标的“主观评判”都是没有太大的意义。对过程质量负责的内容生产部门是如此，对结果负责的运营、销售部门更是如此。
数据分析，并不是什么高深的东西，更算不上什么技术。在App运营工作中，我们需要用到的“数据”，总体来讲，分为以下三类：
对于以上三类数据，我们只需在“充分认知”的基础上，形成“应用思维”，并做到“灵活运用”，即可轻松处理任何一种数据分析工作。
二.宏观指标分析
对于一款App来讲，宏观数据包括“用户的总量、新增、留存、活跃、参与度”五个方面。通过这五项指标，可全面掌握App的整体运营状况。
1.用户总量：所有用户的数量总和
2.用户新增：推广工作的衡量指标
（2）分析重点：由于在App推广过程中，很多渠道都会采用“H5页面注册+引导下载App”的做法，往往会造成部分用户“只注册、未下载”的问题。故，用户新增人数，需区分“注册”和“激活”。
3.用户留存：用户与内容契合度的衡量指标
4.用户活跃：App价值的终极衡量指标
（2）分析重点：该指标是所有App数据中最核心的指标，也客观衡量一款App价值的终极标准。如果用一个指标来衡量App价值的话，那就是用户活跃数据。
5.用户参与度：用户粘性的衡量指标
（2）分析重点：该数据是用户App使用深度的衡量指标，包含用户的每日使用时长，每日启动次数等指标。是以上四个数据的有益补充。
小结
以上五个指标，用户总量、新增，需要以技术部统计数据为准，用户的留存、活跃、参与度指标，由于技术统计比较困难，以友盟为准即可。
补充：
（1）埋点统计：为了埋点统计正确，需要运营人员与技术开发人员明确埋点的数据需求和规则
（2）友盟统计：为了保证友盟统计的数据正确，需要注意以下几点：
App友盟SDK集成正确App接入友盟越早越好，避免部分早期数据无法查询Android、iOS两个版本同步接入三.用户指标分析
用户数据分析的意义在于：从用户的维度，为运营工作的拉新、留存、促活、转付费等所有环节，提供数据支撑。
例如，如何对某次App推广活动进行效果分析如何根据活跃用户的操作习惯进行内容调整付费的用户都是什么人，他们是体验了多久之后才付费的
接下来，从字段拆解、矩阵分析、案例实战分三步来为大家讲解。
1.字段拆解
（1）用户ID
注册激活
（2）手机号
（5）浏览行为：UV、PV、Time
（8）用户画像
性别年龄地域职业从业年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：
（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、激活人数；
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
（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）通过此批用户的“用户行为-浏览行为”中各个不同页面的“UV、PV、Time”三个指标的数据对比，找到用户最习惯的访问路径。进而判断App首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；
四.内容指标分析
内容数据分析的意义在于：从内容的角度，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展示是否吸引人如何评价我们的课程是否符合用户需求
接下来，还是从字段拆解、矩阵分析、案例实战分三步来为大家讲解。
（1）课程ID
（2）课程性质
免费付费
（4）课程节数
（5）课程分类
（6）主讲老师
（7）课程被浏览
UVPVTime
（8）课程订阅
（9）音视频播放
（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。
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“被浏览的UV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：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
判断此问题，仅需对比两个衡量指标
（1）“订阅人数”与“被浏览的UV”的对比值
（2）完课率指标（按单节计算、按单堂计算）的数值
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