app主要综合指标统计

① app用户行为统计哪个工具好呢

app用户行为统计需要全面的采集，细致的分析，结合用户行为数据，多种方案同步测试才能发现最佳的用户体验，AB测试就是一种好的方式，国内用吆喝科技的AppAdhoc就可方便的实现。

② App 运营的指标具体都有哪些

一、运营数据
（1）日新登用户数（DNU: Daily New Users）：每日注册并登陆的用户数
（2）日一次会话用户数（DOSU: Daily One Session Users）：一次会话用户，即新登用户中只有一次会话，且会话时长低于规定阈值
（3）日活跃用户数（DAU: Daily Active Users）：每日登陆过的用户数
（4）周活跃用户数（WAU: Weekly Active Users）：七天内登陆过的用户数
（5）月活跃用户数（MAU: Monthly Active Users）：30天内登陆过的用户数。（主要衡量产品的粘性以及用户的稳定性。）
（6）次日流失率：（公式：统计日登陆过，次日未登陆的用户数/统计日DAU）
（7）周流失率：（公式：7天前登陆过，之后7天内未登陆的用户数/WAU）
（8）月流失率：（公式：30天前登陆过，30天内未登陆的用户数/MAU）
（9）次日留存率：新用户在首次登陆后的次日再次登陆App的比例
（10）3日留存率：新用户在首次登陆后的第3天再次登陆的比例
（11）7日留存率：新用户在首次登陆后的第7天再次登陆的比例
（12）30日留存率：新用户在首次登陆后的第30天再次登陆的比例
（13）平均同时在线人数（ACU: Average concurrent users）：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限；周期内的ACU可取时间段的平均数据。（例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值。（每个公司有每个公司的定义，一般ACU取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数。））
（14）最高同时在线人数（PCU: Peak concurrent users）：即在一定时间内，抓取最高在线数据。（例如：单天最高在线：系统每小时统计一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则24个时间段内最高的用户在线数据为PCU）

二、用户状态数据监控
（1）活跃用户数：对于活跃用户，每家定义各有不同。7天内有3天登陆过账号的便可成为活跃用户
（2）新增活跃用户数：首次上线访问的用户数
（3）流失活跃用户数：上一周期（7-14天）有过登陆，在当前周期（最近14天）未登陆的用户数
（4）回流活跃用户数：上一周期（7-14天）未登陆，在当前周期（最近7天）有登陆的用户数
（5）活跃用户流失率：（公式：（本月流失用户/上月活跃用户）*100%）
（6）活跃用户在线时长（单位/小时）：（公式：当前周期（7天）所有活跃用户在线时长总和/当前周期（7天）活跃用户数）

三、活跃用户状态
（1）高活跃用户数：当前周期（7天）内总在线时长大于或等于12小时的活跃用户数
（2）新增高活跃用户数：当前周期（7天）高活跃用户减去上一周期（7-14天）高活跃用户数
（3）流失高活跃用户数：上一周期（7-14天）在线时长大于等于12小时，当前周期（7天）在线时间小于12小时的活跃用户数。
（4）回流高活跃用户数：上一周期（7-14天）在线时间小于12小时，当前周期（7天）在线时长大于等于12小时的活跃用户数
（5）高活跃用户流失率公式：（当前周期（7天）流失高活跃用户数/上一周期（7-14）高活跃用户数）*100%
四、运营成本

投入产出比（ROI）：简而言之，就是说付出与回报是否成正比。（公式：本月的产出/本月的投入）
以上来源于知乎，诸葛io。
关于运营，你可以看看郑文博的课程《运营其实很简单》《从零开始学运营2.0》里找到一些启示或者说是套路。同时关注下“51运营”公众号，里面有很多干货以及资源。

③ App运营的指标具体都有哪些

运营者们需要首先测试各个渠道的效果，这个过程需要作精细化地漏斗转化监测，而不仅仅是看看浅层的数字。产品设计师则需要对功能进行严格的测试，将它们拆分成细小的模块，并评估新功能将为转化率带来怎样的影响。

对于创业团队而言“少即是多”才是真理，因此可以通过活动运营工具的【活动盒子】将如上评估需求清晰聚焦在5个指标之上：

1、Acquisition 用户获取；

2、Activation 用户活跃；

3、Retention 留存；

4、Referal 传播；

5、Revenue 收入；

④ Android的app性能指标都有哪些基准值

数据化运营评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。
收集数据所谓“埋点”，就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。
产品的基本数据指标留存率：用户会在多长时间内使用产品。如：次日留存率、周留存率等。传播：平均每位老用户会带来几位新用户。流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。

⑤ APP数据分析的常用指标有哪些

1、用户数
获取用户是推广的第一步。这个阶段你需要做的是①让App在十几秒内抓住你的用户②通过应用市场下载③通过广告渠道④找到适合自己的推广渠道。

2.活跃度
因为获得的用户数中有一部分以广告、预装的的形式进来的用户，并非意向用户，这时候就要通过体验良好的新手教程、有噱头的设计、向热门的东西靠拢来吸引这些“偶然误闯”的用户 ，并及时记录用户转化率、新手引导过程流失情况，而活跃度应该记录好周活跃、15天活跃、月活跃度。

3.留存率
有活跃度后你要考虑你的用户粘性，以保住老客户优先。
1）先统计，日留存率、周留存率、月留存率
2）区分App类型，比如游戏的首月留存率比社交高，工具的首月留存率又比游戏高
3）然后在这些用户流失之前想办法提高他们的积极性。

4.盈利
目前国内开发者被证实可行的盈利方式包括应用内付费和依靠合作者的运营支付和广告平台这两种，做好了这些，平均转化成本和回报率提高了，盈利就实现了。

5.后续传播指数
后续传播的一个典型媒介就是社交网络，如果产品自身足够好，有很好的口碑。从自传播到再次获取新用户，应用运营会形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自 己的用户群体。

如果只看推广，不重视运营中的其它几个层次，任由用户自生自灭，那么应用的前景必定是暗淡的，所以不同阶段应该关心好每个阶段的数据。

⑥ APP的技术指标

平均分子量 3000-10000 脆化温度 -6～-15℃ 拉伸强度 <0.784 MPa 相对密度 0.86 软化点 90-150 ℃ 闪点 220-230 ℃ 燃点 300-330 ℃ 玻璃化温度 >-25℃ 黏度 mps/170℃ 7500 外观 白色或灰白色块状

⑦ 计算机的主要性能指标有哪些

计算机功能的强弱或性能的好坏，不是由某项指标决定的，而是由它的系统结构、指令系统、硬件组成、软件配置等多方面的因素综合决定的。

对于大多数普通用户来说，可以从以下几个指标来大体评价计算机的性能。

1、运算速度

运算速度是衡量计算机性能的一项重要指标。通常所说的计算机运算速度（平均运算速度），是指每秒钟所能执行的指令条数，一般用“百万条指令/秒”（mips，MillionInstructionPer Second）来描述。

2、字长

计算机在同一时间内处理的一组二进制数称为一个计算机的“字”，而这组二进制数的位数就是“字长”。在其他指标相同时，字长越大计算机处理数据的速度就越快。

3、内存储器的容量

内存储器，也简称主存，是CPU可以直接访问的存储器，需要执行的程序与需要处理的数据就是存放在主存中的。内存储器容量的大小反映了计算机即时存储信息的能力。

4、外存储器的容量

外存储器容量通常是指硬盘容量（包括内置硬盘和移动硬盘）。外存储器容量越大，可存储的信息就越多，可安装的应用软件就越丰富。目前，硬盘容量一般为10G至60G，有的甚至已达到120G。

5、I/O的速度

主机I/O的速度，取决于I/O总线的设计。这对于慢速设备（例如键盘、打印机）关系不大，但对于高速设备则效果十分明显。例如对于当前的硬盘，它的外部传输率已可达20MB/S、4OMB/S以上。

6、显存

显存的性能由两个因素决定，一是容量，二是带宽。 容量大小决定了能缓存多少数据。而带宽方面，可理解为显存与核心交换数据的通道，带宽越大，数据交换越快。所以容量和带宽是衡量显存性能的关键因素。

显存容量：常见的容量有128M、256M、512M、896M、1G等等。容量越大，能缓存的数据就越多。

显存频率：一般有DDR2、DDR3、GDDR3、GDDR5等几个类型，GDDR5的频率最高，等效频率能达到4GHZ以上。DDR2频率最慢，有些甚至只有667MHZ。

显存位宽： 一般有64bit、128bit、256bit、448bit、512bit等几种。位宽越大，制造难度就越大，成本也就越高，所以很多时候厂商宁可选择低位宽与高频率的组合，这样在保证性能的同时还能降低成本（常见于A卡产品中）。

7、硬盘转速

转速，是硬盘内电机主轴的旋转速度，也就是硬盘盘片在一分钟内所能完成的最大转数。转速的快慢是标示硬盘档次的重要参数之一，它是决定硬盘内部传输率的关键因素之一，在很大程度上直接影响到硬盘的速度。

硬盘的转速越快，硬盘寻找文件的速度也就越快，相对的硬盘的传输速度也就得到了提高。硬盘转速以每分钟多少转来表示，单位表示为RPM，RPM是Revolutions Perminute的缩写，是转/每分钟。

RPM值越大，内部传输率就越快，访问时间就越短，硬盘的整体性能也就越好。硬盘的主轴马达带动盘片高速旋转，产生浮力使磁头飘浮在盘片上方。

要将所要存取资料的扇区带到磁头下方，转速越快，则等待时间也就越短。因此转速在很大程度上决定了硬盘的速度。

8、主频

CPU的主频，即CPU内核工作的时钟频率（CPU Clock Speed）。通常所说的某某CPU是多少兆赫的，而这个多少兆赫就是“CPU的主频”。

很多人认为CPU的主频就是其运行速度，其实不然。CPU的主频表示在CPU内数字脉冲信号震荡的速度，与CPU实际的运算能力并没有直接关系。

由于主频并不直接代表运算速度，所以在一定情况下，很可能会出现主频较高的CPU实际运算速度较低的现象。

(7)app主要综合指标统计扩展阅读：

计算机的主要特点：

1、运算速度快：计算机内部电路组成，可以高速准确地完成各种算术运算。当今计算机系统的运算速度已达到

2、每秒万亿次，微机也可达每秒亿次以上，使大量复杂的科学计算问题得以解决。

3、计算精确度高：科学技术的发展特别是尖端科学技术的发展，需要高度精确的计算。计算机控制的导弹之所以能准确地击中预定的目标，是与计算机的精确计算分不开的。

4、逻辑运算能力强：计算机不仅能进行精确计算，还具有逻辑运算功能，能对信息进行比较和判断。计算机能把参加运算的数据、程序以及中间结果和最后结果保存起来，并能根据判断的结果自动执行下一条指令以供用户随时调用。

5、存储容量大：计算机内部的存储器具有记忆特性，可以存储大量的信息，这些信息，不仅包括各类数据信息，还包括加工这些数据的程序。

6、自动化程度高：由于计算机具有存储记忆能力和逻辑判断能力，所以人们可以将预先编好的程序组纳入计算机内存，在程序控制下，计算机可以连续、自动地工作，不需要人的干预。

7、性价比高：几乎每家每户都会有电脑，越来越普遍化、大众化，21世纪电脑必将成为每家每户不可缺少的电器之一。计算机发展很迅速，有台式的还有笔记本。

网络-计算机

网络-性能指标

⑧ APP数据分析的常用指标有哪些

有下面几个指标：

1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。

2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。

3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。

4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。（这里说一个题外话，个人认为在对产品做修改的时候一定是想办法去迎合用户，而不是想办法改变用户让用户去适应产品。这里以微博作为例子，用户一直把微博看做是一款传媒产品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一个综合社交平台，推出了微博会员，用户推荐，各种私信评论规则等，后台事实证明这一切都没有改变用户对微博的认知，微博所作的一切都是无效的。所以当你苦恼于为什么用户没有按照我的设想去用产品的时候，一定要想着我该怎样变才能迎合用户的需求，而不是去想我该怎样变才能让用户认可产品的设计？）

5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。

6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.

7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。

8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。