⑴ 互動數據的指標考核維度有哪些*
數量，全面性，及時性等。
APP的數據指標體系主要分為五個維度，包括用戶規模與質量、參與度分析、渠道分析、功能分析以用戶屬性分析。
指標用來衡量事物發展程度，通過幾個關鍵指標可衡量公司業務運營情況的好壞。維度是事物或現象的某種特徵，如性別、地區、時間等都是維度。
⑵ 大數據分析在app中如何應用
如何做好APP的數據分析和運營？
APP分析四維度
做好APP運營分析，首先我們要把握住四個維度，分別是渠道推廣的全面、用戶體驗、商品（價格）、會員分析，這四個方面可以說囊括了APP分析的方方面面。
渠道推廣方面：可以通過SEM分析、網盟分析、SNZ等多種分析方式來挑選APP分發渠道，根據這些數據選擇適合APP推廣的渠道。
用戶體驗方面：轉化率是檢驗APP運營效果的一個重要指標，通過對APP內部搜索分析、訪問路徑分析、頁面布局分析等一些列數據，可優化提升用戶體驗，進而提升用戶的購物轉化率。
會員分析方面：通過RFM分析，商品推薦分析等評估會員的價值及會員對一些產品的復購率。
商品/價格方面：通過商品促銷分析、銷售分析、支付分析等這些數據，可為商品制定合理的價格及有效的商品推廣方案。
APP六大商業模式關鍵指標
APP六大商業模式關鍵指標分別是電子商務、SaaS、免費移動應用、雙邊平台、SNS、媒體。每一種商業模式在某個階段對應不同的關鍵指標。
電子商務模式，我們要關注這些關鍵性的指標，如轉化率、年均購買率、平均購物車大小、棄購率、客戶獲取成本、平均每位客戶營收、導入流量最多的關鍵字、熱門搜索詞、推薦有效性、病毒性、郵件列表有效性等等。
SaaS模式，我們要關注這些指標，用戶眼球、參與度、粘性、轉化率及系統正常運營時間和可靠性、流失率、終身價值等。
雙邊平台模式，它的指標有買賣雙方的人數增長、庫存增長、搜索有效性、轉化漏斗、評分及欺詐跡象、定價指標等。
免費移動應用模式，關注下載量、客戶獲取成本、應用運行率、活躍用戶比例、付費用戶率、首次付費時間、點評率、病毒性、流失率、客戶終身價值等。
SNS模式，關注活躍訪客數、內容生成、參與度漏斗的變化、生成內容的價值、內容分享與病毒性、消息提醒的有效性等。
媒體模式，關於訪客與流失率、廣告庫存、廣告價格、點擊率、內容與廣告間的平衡。
可以說掌握APP運營的六大商業模式關鍵指標，可以助力企業實現精準營銷。這點我們可以通過一張圖來簡單分析說明一下。
⑶ app數據分析的五大維度是什麼
①對app產品用戶規模及質量有個清楚的了解比如，當下用戶活躍程度，新增用戶指標，用戶組成的指標，用戶存留率多少，每一位用戶總活躍天數的統計等等，都是要有一個詳細的了解才是。只有這樣才能更好的檢驗app經營推廣的效果，尤其是新增用戶數占據的比例多少可以展現出app運營的健康狀況，一旦出現新增用戶降低，說明app推廣上出現了問題，作為運營者得想辦法解決了。
②對參與度的合理分析
如何對參與度進行分析其實並不難，它主要是指app在線啟動次數指標，在線使用時長，訪問頁面，使用時間間隔等等。其中app在線使用時長加上啟動次數和活躍數可以多維度的展示用戶對產品的參與程度。
③渠道分析也必不可少
其實對app推廣渠道的分析，真正的用意是研究推廣所引入的客戶是否是真人在使用，如果是機器刷出來的只能算作是刷量的，沒有實際意義。
④app自身功能分析
app功能分析也是五大app數據分析維度中必不可少的一部分，所謂的功能分析主要從app功能活躍程度，新功能上線測試效果，頁面訪問路徑、客戶屬性、成功交易等路徑進行分析。
⑤客戶屬性分析
所謂的客戶屬性的分析，是針對性最強大的一個類型。如app設備終端分析，網路和運營商分析，客戶所在地域分析，用戶畫像分析，自然屬性和商業屬性分析等方面，都能夠測試出目標客戶對app產品的關心力度。
⑷ 如何做好安卓app數據分析
行業數據
行業數據對於一個APP來說，至關重要。了解行業數據，可以知道自己的APP在整個行業的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數、使用時長等多個維度去對比自己產品與行業平均水平的差異以及自己產品的對應的指標在整個行業的排名，從而知道自己產品的不足之處。這種縱向的對比，會讓自己的產品定位、發展方向更加清晰。
用戶分析
產品吸引到用戶下載和使用之後，首先要知道的就是用戶是誰。所以，我們需要詳盡地了解到用戶的設備終端類型、網路及運營商、地域的分布特徵。這些數據可以幫助了解用戶的屬性，在產品改進以及產品推廣中，就可以充分利用這些數據制定精準的策略。
評估渠道效果
在國內，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運營商商店、操作系統商店、應用商店、手機廠商預裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等。看一個APP的數據，首先要知道用戶從哪裡來，哪裡的用戶質量最高，這樣開發者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統計分析工具，開發者可以從多個維度的數據來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據數據找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。
用戶行為分析
在關注完用戶的屬性後，我們還要高度關注用戶在應用內的行為，因為這些行為最終決定著產品所能夠帶來的價值。開發者可以通過設置自定義事件以及漏斗來關注應用內每一步的轉化率，以及轉化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數據，可以針對性的優化轉化率低的步驟，切實提高整體轉化水平。
產品受歡迎程度
在了解了用戶的行為之後，我們應該看一下自己的產品是否足夠受歡迎，這是一個應用保持生命力的根本。開發者可以從留存用戶、用戶參與度（使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評價用戶粘度。進行數據對比分析的時候，要充分利用時間控制項和渠道控制項，可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度，了解運營推廣手段對不同渠道的效果。
需要的話可以發一份小靈靈的數據分析給你~