app主要綜合指標統計

① app用戶行為統計哪個工具好呢

app用戶行為統計需要全面的採集，細致的分析，結合用戶行為數據，多種方案同步測試才能發現最佳的用戶體驗，AB測試就是一種好的方式，國內用吆喝科技的AppAdhoc就可方便的實現。

② App 運營的指標具體都有哪些

一、運營數據
（1）日新登用戶數（DNU: Daily New Users）：每日注冊並登陸的用戶數
（2）日一次會話用戶數（DOSU: Daily One Session Users）：一次會話用戶，即新登用戶中只有一次會話，且會話時長低於規定閾值
（3）日活躍用戶數（DAU: Daily Active Users）：每日登陸過的用戶數
（4）周活躍用戶數（WAU: Weekly Active Users）：七天內登陸過的用戶數
（5）月活躍用戶數（MAU: Monthly Active Users）：30天內登陸過的用戶數。（主要衡量產品的粘性以及用戶的穩定性。）
（6）次日流失率：（公式：統計日登陸過，次日未登陸的用戶數/統計日DAU）
（7）周流失率：（公式：7天前登陸過，之後7天內未登陸的用戶數/WAU）
（8）月流失率：（公式：30天前登陸過，30天內未登陸的用戶數/MAU）
（9）次日留存率：新用戶在首次登陸後的次日再次登陸App的比例
（10）3日留存率：新用戶在首次登陸後的第3天再次登陸的比例
（11）7日留存率：新用戶在首次登陸後的第7天再次登陸的比例
（12）30日留存率：新用戶在首次登陸後的第30天再次登陸的比例
（13）平均同時在線人數（ACU: Average concurrent users）：即在一定時間段抓取一次數據，以一定周期為期限；周期內的ACU可取時間段的平均數據。（例如：系統每一小時抓取一次數據，全天24小時共24個不同時刻的在線數據，則每天的ACU是這24個數據的平均值。（每個公司有每個公司的定義，一般ACU取平均值，若針對某一時刻，則直接在某時刻內直接統計用戶數。））
（14）最高同時在線人數（PCU: Peak concurrent users）：即在一定時間內，抓取最高在線數據。（例如：單天最高在線：系統每小時統計一次數據，全天24小時共24個不同時刻的在線數據，則24個時間段內最高的用戶在線數據為PCU）

二、用戶狀態數據監控
（1）活躍用戶數：對於活躍用戶，每家定義各有不同。7天內有3天登陸過賬號的便可成為活躍用戶
（2）新增活躍用戶數：首次上線訪問的用戶數
（3）流失活躍用戶數：上一周期（7-14天）有過登陸，在當前周期（最近14天）未登陸的用戶數
（4）迴流活躍用戶數：上一周期（7-14天）未登陸，在當前周期（最近7天）有登陸的用戶數
（5）活躍用戶流失率：（公式：（本月流失用戶/上月活躍用戶）*100%）
（6）活躍用戶在線時長（單位/小時）：（公式：當前周期（7天）所有活躍用戶在線時長總和/當前周期（7天）活躍用戶數）

三、活躍用戶狀態
（1）高活躍用戶數：當前周期（7天）內總在線時長大於或等於12小時的活躍用戶數
（2）新增高活躍用戶數：當前周期（7天）高活躍用戶減去上一周期（7-14天）高活躍用戶數
（3）流失高活躍用戶數：上一周期（7-14天）在線時長大於等於12小時，當前周期（7天）在線時間小於12小時的活躍用戶數。
（4）迴流高活躍用戶數：上一周期（7-14天）在線時間小於12小時，當前周期（7天）在線時長大於等於12小時的活躍用戶數
（5）高活躍用戶流失率公式：（當前周期（7天）流失高活躍用戶數/上一周期（7-14）高活躍用戶數）*100%
四、運營成本

投入產出比（ROI）：簡而言之，就是說付出與回報是否成正比。（公式：本月的產出/本月的投入）
以上來源於知乎，諸葛io。
關於運營，你可以看看鄭文博的課程《運營其實很簡單》《從零開始學運營2.0》里找到一些啟示或者說是套路。同時關注下「51運營」公眾號，裡面有很多干貨以及資源。

③ App運營的指標具體都有哪些

運營者們需要首先測試各個渠道的效果，這個過程需要作精細化地漏斗轉化監測，而不僅僅是看看淺層的數字。產品設計師則需要對功能進行嚴格的測試，將它們拆分成細小的模塊，並評估新功能將為轉化率帶來怎樣的影響。

對於創業團隊而言「少即是多」才是真理，因此可以通過活動運營工具的【活動盒子】將如上評估需求清晰聚焦在5個指標之上：

1、Acquisition 用戶獲取；

2、Activation 用戶活躍；

3、Retention 留存；

4、Referal 傳播；

5、Revenue 收入；

④ Android的app性能指標都有哪些基準值

數據化運營評估產品改版後的效果比之前有所提升；或通過數據分析，找到產品迭代的方向等。
收集數據所謂「埋點」，就是在正常的功能邏輯中添加統計代碼，將自己需要的數據統計出來。
產品的基本數據指標留存率：用戶會在多長時間內使用產品。如：次日留存率、周留存率等。傳播：平均每位老用戶會帶來幾位新用戶。流失率：一段時間內流失的用戶，占這段時間內活躍用戶數的比例。

⑤ APP數據分析的常用指標有哪些

1、用戶數
獲取用戶是推廣的第一步。這個階段你需要做的是①讓App在十幾秒內抓住你的用戶②通過應用市場下載③通過廣告渠道④找到適合自己的推廣渠道。

2.活躍度
因為獲得的用戶數中有一部分以廣告、預裝的的形式進來的用戶，並非意向用戶，這時候就要通過體驗良好的新手教程、有噱頭的設計、向熱門的東西靠攏來吸引這些「偶然誤闖」的用戶 ，並及時記錄用戶轉化率、新手引導過程流失情況，而活躍度應該記錄好周活躍、15天活躍、月活躍度。

3.留存率
有活躍度後你要考慮你的用戶粘性，以保住老客戶優先。
1）先統計，日留存率、周留存率、月留存率
2）區分App類型，比如游戲的首月留存率比社交高，工具的首月留存率又比游戲高
3）然後在這些用戶流失之前想辦法提高他們的積極性。

4.盈利
目前國內開發者被證實可行的盈利方式包括應用內付費和依靠合作者的運營支付和廣告平台這兩種，做好了這些，平均轉化成本和回報率提高了，盈利就實現了。

5.後續傳播指數
後續傳播的一個典型媒介就是社交網路，如果產品自身足夠好，有很好的口碑。從自傳播到再次獲取新用戶，應用運營會形成了一個螺旋式上升的軌道。而那些優秀的應用就很好地利用了這個軌道，不斷擴大自 己的用戶群體。

如果只看推廣，不重視運營中的其它幾個層次，任由用戶自生自滅，那麼應用的前景必定是暗淡的，所以不同階段應該關心好每個階段的數據。

⑥ APP的技術指標

平均分子量 3000-10000 脆化溫度 -6～-15℃ 拉伸強度 <0.784 MPa 相對密度 0.86 軟化點 90-150 ℃ 閃點 220-230 ℃ 燃點 300-330 ℃ 玻璃化溫度 >-25℃ 黏度 mps/170℃ 7500 外觀 白色或灰白色塊狀

⑦ 計算機的主要性能指標有哪些

計算機功能的強弱或性能的好壞，不是由某項指標決定的，而是由它的系統結構、指令系統、硬體組成、軟體配置等多方面的因素綜合決定的。

對於大多數普通用戶來說，可以從以下幾個指標來大體評價計算機的性能。

1、運算速度

運算速度是衡量計算機性能的一項重要指標。通常所說的計算機運算速度（平均運算速度），是指每秒鍾所能執行的指令條數，一般用「百萬條指令/秒」（mips，MillionInstructionPer Second）來描述。

2、字長

計算機在同一時間內處理的一組二進制數稱為一個計算機的「字」，而這組二進制數的位數就是「字長」。在其他指標相同時，字長越大計算機處理數據的速度就越快。

3、內存儲器的容量

內存儲器，也簡稱主存，是CPU可以直接訪問的存儲器，需要執行的程序與需要處理的數據就是存放在主存中的。內存儲器容量的大小反映了計算機即時存儲信息的能力。

4、外存儲器的容量

外存儲器容量通常是指硬碟容量（包括內置硬碟和移動硬碟）。外存儲器容量越大，可存儲的信息就越多，可安裝的應用軟體就越豐富。目前，硬碟容量一般為10G至60G，有的甚至已達到120G。

5、I/O的速度

主機I/O的速度，取決於I/O匯流排的設計。這對於慢速設備（例如鍵盤、列印機）關系不大，但對於高速設備則效果十分明顯。例如對於當前的硬碟，它的外部傳輸率已可達20MB/S、4OMB/S以上。

6、顯存

顯存的性能由兩個因素決定，一是容量，二是帶寬。 容量大小決定了能緩存多少數據。而帶寬方面，可理解為顯存與核心交換數據的通道，帶寬越大，數據交換越快。所以容量和帶寬是衡量顯存性能的關鍵因素。

顯存容量：常見的容量有128M、256M、512M、896M、1G等等。容量越大，能緩存的數據就越多。

顯存頻率：一般有DDR2、DDR3、GDDR3、GDDR5等幾個類型，GDDR5的頻率最高，等效頻率能達到4GHZ以上。DDR2頻率最慢，有些甚至只有667MHZ。

顯存位寬： 一般有64bit、128bit、256bit、448bit、512bit等幾種。位寬越大，製造難度就越大，成本也就越高，所以很多時候廠商寧可選擇低位寬與高頻率的組合，這樣在保證性能的同時還能降低成本（常見於A卡產品中）。

7、硬碟轉速

轉速，是硬碟內電機主軸的旋轉速度，也就是硬碟碟片在一分鍾內所能完成的最大轉數。轉速的快慢是標示硬碟檔次的重要參數之一，它是決定硬碟內部傳輸率的關鍵因素之一，在很大程度上直接影響到硬碟的速度。

硬碟的轉速越快，硬碟尋找文件的速度也就越快，相對的硬碟的傳輸速度也就得到了提高。硬碟轉速以每分鍾多少轉來表示，單位表示為RPM，RPM是Revolutions Perminute的縮寫，是轉/每分鍾。

RPM值越大，內部傳輸率就越快，訪問時間就越短，硬碟的整體性能也就越好。硬碟的主軸馬達帶動碟片高速旋轉，產生浮力使磁頭飄浮在碟片上方。

要將所要存取資料的扇區帶到磁頭下方，轉速越快，則等待時間也就越短。因此轉速在很大程度上決定了硬碟的速度。

8、主頻

CPU的主頻，即CPU內核工作的時鍾頻率（CPU Clock Speed）。通常所說的某某CPU是多少兆赫的，而這個多少兆赫就是「CPU的主頻」。

很多人認為CPU的主頻就是其運行速度，其實不然。CPU的主頻表示在CPU內數字脈沖信號震盪的速度，與CPU實際的運算能力並沒有直接關系。

由於主頻並不直接代表運算速度，所以在一定情況下，很可能會出現主頻較高的CPU實際運算速度較低的現象。

(7)app主要綜合指標統計擴展閱讀：

計算機的主要特點：

1、運算速度快：計算機內部電路組成，可以高速准確地完成各種算術運算。當今計算機系統的運算速度已達到

2、每秒萬億次，微機也可達每秒億次以上，使大量復雜的科學計算問題得以解決。

3、計算精確度高：科學技術的發展特別是尖端科學技術的發展，需要高度精確的計算。計算機控制的導彈之所以能准確地擊中預定的目標，是與計算機的精確計算分不開的。

4、邏輯運算能力強：計算機不僅能進行精確計算，還具有邏輯運算功能，能對信息進行比較和判斷。計算機能把參加運算的數據、程序以及中間結果和最後結果保存起來，並能根據判斷的結果自動執行下一條指令以供用戶隨時調用。

5、存儲容量大：計算機內部的存儲器具有記憶特性，可以存儲大量的信息，這些信息，不僅包括各類數據信息，還包括加工這些數據的程序。

6、自動化程度高：由於計算機具有存儲記憶能力和邏輯判斷能力，所以人們可以將預先編好的程序組納入計算機內存，在程序控制下，計算機可以連續、自動地工作，不需要人的干預。

7、性價比高：幾乎每家每戶都會有電腦，越來越普遍化、大眾化，21世紀電腦必將成為每家每戶不可缺少的電器之一。計算機發展很迅速，有台式的還有筆記本。

網路-計算機

網路-性能指標

⑧ APP數據分析的常用指標有哪些

有下面幾個指標：

1. 常規數據指標的監測，不在話下。如用戶量，新用戶量，UGC量（社交產品），銷量，付費量，推廣期間的各種數據等等。這些是最基礎也是最基本，同時也是boss們最關注的指標。你接手這項工作的時候第一任務就是把這些數據梳理好。

2. 渠道分析，或者說流量分析。對於一個在上升期得APP來說，你們會花資源去引流量、去別的渠道拉用戶。 這時候就需要監測各個渠道的好壞，哪個效果好，哪個單價便宜，這都是需要渠道數據監測來完成。當然，你還需要跟蹤監測不同渠道用戶的後續表現，給每個渠道的用戶進行打分，讓BOSS知道哪個渠道值得投，哪個渠道是垃圾。 同時也可以監測iPhone和Android用戶的質量區別，一般來說，iphone用戶質量要略高於android用戶。當然，有多餘精力的話還可以監測不同機型之間用戶的表現區別。 總之就是在不同的維度上監測不同用戶的表現。

3. 用戶的核心轉化率。想想你的APP的核心功能是什麼，然後去監測這個核心功能的轉化率。在游戲APP里可能叫付費率，在電商APP里可能叫購買率。不同的行業都有相應的不同轉化率，你可以將自己的產品和行業平均進行對比，看看自己的產品在行業中所處的地位。同時，通過長期的監測，你還可以更具這項數據評判APP不同版本的好壞。

4. 用戶使用時長的監測。 一方面，這是一個監測用戶活躍度的非常好的指標。用戶使用時間長就意味這活躍度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在設計的時候，當初預計一個正常的用戶每天會用多少時間，上線後用戶真正用的時間是否和你的預計相同？ 如果這裡面有很大的偏差，就說明用戶對APP的認知和你當時設想是有不同的。 這個時候你就需要想想如何來調整你的產品，去迎合用戶的認知。（這里說一個題外話，個人認為在對產品做修改的時候一定是想辦法去迎合用戶，而不是想辦法改變用戶讓用戶去適應產品。這里以微博作為例子，用戶一直把微博看做是一款傳媒產品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一個綜合社交平台，推出了微博會員，用戶推薦，各種私信評論規則等，後台事實證明這一切都沒有改變用戶對微博的認知，微博所作的一切都是無效的。所以當你苦惱於為什麼用戶沒有按照我的設想去用產品的時候，一定要想著我該怎樣變才能迎合用戶的需求，而不是去想我該怎樣變才能讓用戶認可產品的設計？）

5. 用戶流失情況。 一方面需要監測用戶的流失率，比如新用戶進來後，第一、三、七、三十天還在使用產品的有多少人。流失率的變化可以直觀的反應APP再朝好的方向發展還是不好的方向發展。行業中也有一些平均水平指標，你可以參考這些指標評判自己APP的好壞。另一方面需要找到用戶流失的地方，看看用戶在哪些地方流失了，然後有的放矢，進行相應的改動。如果有能力的話，建模將用戶流失的各種情況都刻畫出來，這樣在產品的後續改動中就更加游刃有餘了。

6. 活躍用戶動態。密切關注APP活躍用戶的動態，傾聽他們的聲音。一旦發現異常立馬組織人員商討對策。活躍用戶（或者說核心用戶）是APP最寶貴的資源，關注他們的一舉一動，這個重要性不需要多說了吧.

7. 用戶特徵描述。這點和指標關系不大，有點建模的意思了。 將用戶的各個指標特徵進行描述，越詳細越好。如性別，年齡，地域，手機型號，網路型號，職業收入，興趣愛好等等。這些數據平時沒什麼用，但對於產品人員來說，有時候會給他們很大的靈感。如果可能的話，還可以分以下維度：如活躍用戶的特徵是什麼樣的，較沉默的用戶的特徵是怎樣的，流失用戶的特徵是怎樣的。

8. 用戶生命周期的監測。這個是專門針對那些社交、游戲類的APP來說的。當你的APP上線一段時間後（6-12個月），你可以回頭看看一個正常的用戶，完整的體驗你的APP的流程是怎樣的，大概需要多少時間。根據這個數據再結合一些其它數據可以大致的估算下你的產品能夠到怎樣的規模，讓你的BOSS們知道這款產品最終能發展成什麼樣。 當然這個很難，產品的發展受到太多因素的影響，光靠你一個數據分析師來預測顯然是不那麼靠譜的。