数据指标及选取

1. 都有哪些数据指标及其定义 2. 怎么选取数据指标，有没有通用方法论 1) 对当前业务有参考价值的统计数据 2) 用户数据 ① 存量 DAU、MAU Daily -- 自然日，跨时区(如全球服务)，则关心最近24h Monthly -- 当月至少活跃一次的用户总数，MAU 不等于 当月各日DAU之和，务必去重，才能观察的意义 Active： 方法一：数据统计系统的定义 基于事件上报：有事件上报 => 该用户活跃 可能有“坑”，谨防Surprise! 方法二：业务上的定义 基于关键事件上报，用户执行了关键事件=>这个用户是活跃的 存在维护成本(需不断维护日活事件列表)和沟通成本(团队内外对活跃的认识需统一) User: 认人： 每位注册用户一个唯一专属ID 未登录的用户会被漏掉 认设备： 每台设备一串唯一标识符 无法对应设备背后的用户 认人 or 认设备？ 是否有帐号体系？ No -> 认设备 业务场景是否强依赖登录？ Yes -> 认人 + 认设备 不登录的用户对业务是否有价值？ NO-> 认人+设备 YES-> 认设备 ② 增量 新增用户 选择合适的节点，定义 增 用适当的方法，判别 新 基于设备 基于帐号关联

识别「新」的原理是将增加的设备/用户与后台已有设备/用户列表进行比对。关于「如何认出一个设备」一事，这几篇文章供你参考。

iOS-理解 : UDID、UUID、IDFA、IDFVhttps://www.jianshu.com/p/b810d7e007ad

作者@li_礼光 整理了网络上有关 UDID、UUID、IDFA、IDFV 的说法，并给出了自己的选择：首选 IDFV，次选 UUID。 iOS获取设备唯一标识的各种方法？IDFA、IDFV、UDID分别是什么含义？https://blog.csdn.net/raoshihong/article/details/50607211

作者@raoshihong，梳理了针对 iOS 设备的若干标识方法，并对部分方案给出了代码实现。

安卓、微信和IOS是怎样识别用户的？http://www.chanpin100.com/article/104089

作者@乔珊 梳理了 iOS、Android 设备的标识方法；同时，也对“如何识别微信平台用户”这一命题进行了整理，可以一看。

③ 健康程度 留存量 三种留存算法： 算法一 7日日留存： 第七天/第一次 X 100% 只关心到特定日的留存情况，避免了其他日数据的干扰 算法二 7日内留存： 第二天~第七天去重去/第一天 X 100% 引入了其他日数据，适用于有固定使用周期，且周期较长的业务 算法三 7日日留存：第七天/第0天 X 100% 新增当日为第0日，下一日为第一日

为什么要看留存？ 了解某一个渠道的质量 日留存 以天为单位，衡量这个渠道来的用户当下&接下来的表现 以[X日日留存] 作为比较标准时，可以避免其他日数据的干扰 观察整个大盘 周留存/月留存 以周/月为单位，衡量产品的健康情况，观察用户在平台的黏性 务必去重！ ④ 从哪来 渠道来源

作者@SEO祥子 的一篇文章，供你参考学习。

文章分三部分：  什么是网站流量获取渠道？ 详细解读常见的渠道来源含义，包括直接访问（Direct），引荐流量（Referral），搜索引擎自然流量（Organic Search），付费搜索流量（Paid Search），社交媒体（Social）。  网站各渠道来量占比多少百分比合适？ 作者介绍如何以“百度流量研究院”的数据为（中文网站的）基准，作为自己网站的参考。  不同类型的网站流量来源渠道不尽相同 此部分，作者以引荐外链、搜索引擎、社会化媒体、导航网站四个渠道为例，讲解如何干预/提升，使网站各渠道来源占比趋于健康。

我们对文章内容稍作摘录，附在下面。

除此之外，你还应当了解的是： 许多数据工具如果统计不到用户的渠道来源，会默认其为直接访问（Direct）。 这一点，在实际工作中，请务必注意留心。 网站各渠道流量来源占比多少是正常的？ 作者@SEO祥子，于 2016-1-27 发布于SEO祥子博客。 不同的网站统计工具与分析工具对网站流量获取的渠道各有差异，但基本上可分为几个渠道：直接访问（Direct），引荐流量（Referral），搜索引擎自然流量（Organic Search），付费搜索流量（Paid Search），社交媒体（Social）。

 直接访问（Direct）：指的是用户直接访问网站，而不是从其它网站或搜索引擎进入。包括但不限于：用户在地址栏输入网址访问网站、从浏览器收藏夹访问、用户点击聊天工具里的链接如QQ聊天记录里的链接。

 引荐流量（Referral）：从用户非搜索引擎与社交网站点击链接进入网站。比如友链互惠网站、百度贴吧等站外社区论坛。

 自然流量（Organic Search）：从搜索引擎自然搜索结果链接进入网站的流量。区别于Paid Search，自然流量是搜索引擎自然排名结果的链接，通俗讲就是非竞价非付费的搜索引擎排名页面链接。另外值得一提的是，某些有中国特色的搜索引擎如百度，除了提供搜索引擎服务外，也提供很多的内容产品服务比如百度贴吧、百度知道等，从这些非搜索引擎搜索页面链接进入的流量并不归属于自然流量，而是引荐。

 付费搜索（Paid Search）：很好理解，搜索引擎竞价，很多没有搜索引擎优化资源的网站，短平快的流量获取方式。在国内，竞价流量已经成为众多网站流量获取的主要渠道，这也是我看不起百度的原因这一，原因不多说。

 社交媒体（Social）：就中国的现状而言，社交网站流量在绝大多数国产网站统计工具中并没有单独列出来。但是，全球最大的搜索引擎谷歌搜索的排名因素中，社交媒体因素已经占有超过10%的权重，所以在下不得不提。

 还有在国内互联网圈不太提的几类：Email、展示广告、其它广告，本文不提。

3) 行为数据 ① 次数/频率 PV、UV、访问深度 访问深度： 算法一： 用户对某些关键行为的访问次数 算法二： 将网站内容/功能分成几个层级，以用户本次访问过最深的一级计算 ② 路径走通程度 转化率 ③ 做了多久 时长 ④ 质量 弹出率

如何理解「来了，立马就走」？ 中文领域数据分析界的明星人物宋星老师在2008年便专文详细解读。

为什么”Bounce Rate”应该成为一个关键度量

Bounce Rate = 只浏览了一个页面的Visits / 全部的Visits； 换成英语是：Bounce Rate = Single Page Visits / Total Visits。 此外，关于跳失率的使用场景与价值，宋星老师也另撰文（为什么”Bounce Rate”应该成为一个关键度量）阐述。文章虽发布于2008年，许多观点基于当时的中文互联网环境，但其对基本概念的理解和考量问题的方式仍然值得今天的我们借鉴，故也放在这里，供你参考。

4) 业务数据 ① 总量 GMV 访问时长 ② 人均 ARPU/ARPPU 人均访问时长 ③ 人数 付费人数 播放人数 ④ 健康程度 付费率、付费频次 观看率 ⑤ 被消费对象 SKU视角 被消费内容视角

3. d 4. d DNU（Daily New Users）： 每日游戏中的新登入用户数量 AU（Active Users）：活跃用户，统计周期内，登录过游戏的用户数 相应的，根据统计周期，有DAU(日活跃用户)，WAU(周活跃用户),MAU(月活跃用户)等。

PU ( Paying User）：付费用户 APA（Active Payment Account）：活跃付费用户数

这里我们要注意“用户”和“付费用户”的区分，这也将影响收入的计算。 ARPU(Average Revenue Per User) ：平均每用户收入，即可通过 总收入/AU 计算得出。 ARPPU (Average Revenue Per Paying User)： 平均每付费用户收入，可通过 总收入/APA 计算得出。 PUR(Pay User Rate)：付费比率，可通过 APA/AU 计算得出。 LTV(Lift Time Value)：生命周期价值，即平均一个用户在首次登录游戏到最后一次登录游戏内，为该游戏创造的收入总计

总结：眼花缭乱的字母看了又看，通过这个小小的分析不知道你是否对它们有了一个清楚的认识呢？实际上，这些数据都和游戏运营息息相关。无论是PUR还是ARPU，都是玩家对于游戏的反馈信息，而这些也反应了玩家的一些行为模式。而同时，游戏运营也会通过制定ARPU值等，来更好的设计游戏付费点，对游戏进行调整。

流量导向：谷歌分析 内容导向：百度统计 用户导向: mixpanel appsee inspectlet 业务导向：神策数据

总结：