⑴ 互动数据的指标考核维度有哪些*
数量，全面性，及时性等。
APP的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。
指标用来衡量事物发展程度，通过几个关键指标可衡量公司业务运营情况的好坏。维度是事物或现象的某种特征，如性别、地区、时间等都是维度。
⑵ 大数据分析在app中如何应用
如何做好APP的数据分析和运营？
APP分析四维度
做好APP运营分析，首先我们要把握住四个维度，分别是渠道推广的全面、用户体验、商品（价格）、会员分析，这四个方面可以说囊括了APP分析的方方面面。
渠道推广方面：可以通过SEM分析、网盟分析、SNZ等多种分析方式来挑选APP分发渠道，根据这些数据选择适合APP推广的渠道。
用户体验方面：转化率是检验APP运营效果的一个重要指标，通过对APP内部搜索分析、访问路径分析、页面布局分析等一些列数据，可优化提升用户体验，进而提升用户的购物转化率。
会员分析方面：通过RFM分析，商品推荐分析等评估会员的价值及会员对一些产品的复购率。
商品/价格方面：通过商品促销分析、销售分析、支付分析等这些数据，可为商品制定合理的价格及有效的商品推广方案。
APP六大商业模式关键指标
APP六大商业模式关键指标分别是电子商务、SaaS、免费移动应用、双边平台、SNS、媒体。每一种商业模式在某个阶段对应不同的关键指标。
电子商务模式，我们要关注这些关键性的指标，如转化率、年均购买率、平均购物车大小、弃购率、客户获取成本、平均每位客户营收、导入流量最多的关键字、热门搜索词、推荐有效性、病毒性、邮件列表有效性等等。
SaaS模式，我们要关注这些指标，用户眼球、参与度、粘性、转化率及系统正常运营时间和可靠性、流失率、终身价值等。
双边平台模式，它的指标有买卖双方的人数增长、库存增长、搜索有效性、转化漏斗、评分及欺诈迹象、定价指标等。
免费移动应用模式，关注下载量、客户获取成本、应用运行率、活跃用户比例、付费用户率、首次付费时间、点评率、病毒性、流失率、客户终身价值等。
SNS模式，关注活跃访客数、内容生成、参与度漏斗的变化、生成内容的价值、内容分享与病毒性、消息提醒的有效性等。
媒体模式，关于访客与流失率、广告库存、广告价格、点击率、内容与广告间的平衡。
可以说掌握APP运营的六大商业模式关键指标，可以助力企业实现精准营销。这点我们可以通过一张图来简单分析说明一下。
⑶ app数据分析的五大维度是什么
①对app产品用户规模及质量有个清楚的了解比如，当下用户活跃程度，新增用户指标，用户组成的指标，用户存留率多少，每一位用户总活跃天数的统计等等，都是要有一个详细的了解才是。只有这样才能更好的检验app经营推广的效果，尤其是新增用户数占据的比例多少可以展现出app运营的健康状况，一旦出现新增用户降低，说明app推广上出现了问题，作为运营者得想办法解决了。
②对参与度的合理分析
如何对参与度进行分析其实并不难，它主要是指app在线启动次数指标，在线使用时长，访问页面，使用时间间隔等等。其中app在线使用时长加上启动次数和活跃数可以多维度的展示用户对产品的参与程度。
③渠道分析也必不可少
其实对app推广渠道的分析，真正的用意是研究推广所引入的客户是否是真人在使用，如果是机器刷出来的只能算作是刷量的，没有实际意义。
④app自身功能分析
app功能分析也是五大app数据分析维度中必不可少的一部分，所谓的功能分析主要从app功能活跃程度，新功能上线测试效果，页面访问路径、客户属性、成功交易等路径进行分析。
⑤客户属性分析
所谓的客户属性的分析，是针对性最强大的一个类型。如app设备终端分析，网络和运营商分析，客户所在地域分析，用户画像分析，自然属性和商业属性分析等方面，都能够测试出目标客户对app产品的关心力度。
⑷ 如何做好安卓app数据分析
行业数据
行业数据对于一个APP来说，至关重要。了解行业数据，可以知道自己的APP在整个行业的水平，可以从新增用户、活跃用户、启动次数、使用时长等多个维度去对比自己产品与行业平均水平的差异以及自己产品的对应的指标在整个行业的排名，从而知道自己产品的不足之处。这种纵向的对比，会让自己的产品定位、发展方向更加清晰。
用户分析
产品吸引到用户下载和使用之后，首先要知道的就是用户是谁。所以，我们需要详尽地了解到用户的设备终端类型、网络及运营商、地域的分布特征。这些数据可以帮助了解用户的属性，在产品改进以及产品推广中，就可以充分利用这些数据制定精准的策略。
评估渠道效果
在国内，获取用户的渠道是非常多的，如微博、微信、运营商商店、操作系统商店、应用商店、手机厂商预装、CPA广告、交叉推广、限时免费等等。看一个APP的数据，首先要知道用户从哪里来，哪里的用户质量最高，这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难问题。但是通过统计分析工具，开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果。
用户行为分析
在关注完用户的属性后，我们还要高度关注用户在应用内的行为，因为这些行为最终决定着产品所能够带来的价值。开发者可以通过设置自定义事件以及漏斗来关注应用内每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。通过分析事件和漏斗数据，可以针对性的优化转化率低的步骤，切实提高整体转化水平。
产品受欢迎程度
在了解了用户的行为之后，我们应该看一下自己的产品是否足够受欢迎，这是一个应用保持生命力的根本。开发者可以从留存用户、用户参与度（使用时长、使用频率、访问页面、使用间隔）等维度评价用户粘度。进行数据对比分析的时候，要充分利用时间控件和渠道控件，可以对比不同时段不同渠道的用户粘度，了解运营推广手段对不同渠道的效果。
需要的话可以发一份小灵灵的数据分析给你~