統計的目的

一切統計指標的量化，目的只有兩個： 1 給投資人講好故事 2 App更好的發展 站在投資人的角度，比較看重的App統計指標有： 1 使用者規模 2 使用者質量 3 App的發展前景 4 商業變現/轉化

上帝指標

既然知道了投資人最看重的指標，老闆自然會努力將每一點的故事都講好。站在老闆的角度，為了保證以上列舉的每一方面都達到投資人滿意的程度，老闆會從更加細節的角度去審查，監督，推動App的發展。老闆通過會推動產品和運營去保證這些細節指標。衡量一個產品好壞狀態的指標如下： 1 新增使用者 2 活躍使用者 3 留存使用者 4 流失使用者 5 轉化使用者 6 使用者傳播

上帝指標用來發現問題

上述指標是產品當前狀態的一個量化的展現。只有量化的指標才能帶來精確化的把控。這些數字指標中，通常被用來把握產品的狀態，以及發現產品當前存在的問題，或者尋找產品可提高的關鍵點。 指標下降，通過和該指標以往數字的環比得出 指標需要提高，通過和業界平均值或者和竟品的同一個指標對比得出

哪些指標用來解決問題？

當發現產品問題或者找到產品可優化點之後，資料統計可以幫助我們尋找原因，衡量解決策略的效果。 發現問題的原因有很多方法。首先可以根據對使用者的認知，猜測問題的原因。“沒有對比就沒有發現“。通過將使用者分為不同的群體（同期群，不同時間段群體，活躍/沉默群體等），對比各個群體的行為特點或者屬性特點，提取出群體特徵，根據特徵總結出原因。根據原因對症下藥，產品和運營改變一些策略。對於新策略的效果，是必須通過事實和資料來驗證的。 下面是用來發現問題原因常用的一些數字指標分類，通常這些指標會進行多維度交叉，細化使用者群體，來獲得最終原因。 1 使用者屬性分析 2 功能分析 3 渠道分析 4 使用者規模，質量 5 參與度分析 6 使用者行為分析

策略衡量指標

衡量新策略效果的指標可以使用上面所有的指標。

資料分析的常用策略

在使用資料進行分析的過程中，有很多成熟的分析策略，可以幫助我們發現問題，這些策略有： 1 使用者行為統計 2 漏斗分析 3 留存分析 4 轉化分析 5 流失分析 6 使用者洞察 7 使用者群細分

Append

下面列舉了一些常用的資料分析指標，見下圖：

作者簡介：屈世超，對高併發系統設計開發感興趣，現專注於大資料開發工作。曾任職小米科技公司服務端後臺開發工程師，現擔任快看漫畫資料開發負責人。