“数据”这个词，是产品经理永远绕不过的话题，但从我多年面试经验看，很多2-3岁的产品经理对数据的理解仍是模糊无章法的，鉴于本人也有着2年的数据产品经验，特整理成文，给产品新人普及一下基本的数据知识。
什么是“移动App的数据分析”？为什么要进行“移动App的数据分析”？
简单来说，通过在App中进行埋点采集，或读取App存储在数据库中的业务数据，以一定目的，将数据进行“筛选、清洗、加工、解析”，产出对产品设计、运营计划有帮助的结论的过程，就是“数据分析”的过程。持续的数据分析可监控产品的运营状态、提升推广效果、发现产品问题、优化产品体验。
2、基本术语这里举几个我常遇到的术语，便于同开发和运营进行沟通。
埋点：一般意义上的埋点，是利用如友盟、Talkingdata等第三方公司的SDK，通过在App中嵌入一段SDK代码，设定触发条件，当满足条件时，SDK会记录日志，并将日志发送到第三方服务器进行解析，并可视化地呈现给我们。这一过程就叫埋点。
埋点方式也分“简单埋点”和“自定义埋点”，所谓“简单埋点”就是直接拿到第三方key，写到App代码的配置文件中即可。而“自定义埋点”则对应一种叫“自定义事件”的功能，一般第三方统计工具都支持，我们可通过设置“自定义事件”查看App特定的操作行为数据，如点击按钮次数、打开指定页面次数等。
通常创建“自定义事件”都需要产品经理告知开发App的哪些条件下需要触发“自定义事件”，以及触发时要如何通过不同参数区分不同的点击行为。
如同样是点击按钮事件，可通过设置参数“Action”，来区分Action=Yes和Action=No这两个按钮分别点击的次数。整个埋点流程如下图所示：
维度：维度就是指我们平时看事物的角度，也可理解成分析一个数据能从哪些方面去分析，这些“角度”都是有值且可被枚举的。比如我们注册用户数有10万，那可分析的维度有：用户所在省份、用户性别、用户角色、用户来源等。不同维度来观察数据，可以得出不同结论，能否拓展观察维度，也是评估数据分析能力的一个关键。
度量：度量和维度相辅相成，是指可量化的数值，用于考察不同维度观察的效果，也可理解成“数据指标”。观察度量值可总体查看，如App总用户数，也可配合“维度”分层查看，如不同省份的注册用户数、活跃用户数，不同来源的App启动次数、平均日使用时长等。
渠道：指App的不同安装来源，如通过第三方应用市场安装，通过广告点击安装，通过地推二维码扫码安装，通过官网下载安装等。互联网公司的商务工作一般就是拓展渠道，观察不同渠道带来的数据表现，不断优化渠道质量。
3、基本指标注：以下所说的指标，均以移动App常见的核心指标为主，不涉及业务相关指标。目的是希望产品经理在谈起某个数据时，能统一认识。
新增用户：安装App后，首次启动App的设备数，需要按“设备号”去重。新增用户主要为了衡量推广效果，以及当前产品在整个生命周期所处阶段。
活跃用户：时间段内，启动过App的设备数，需要按“设备号”去重。活跃用户主要为了衡量运营效果，以及产品使用情况。
启动次数：时间段内，启动App的次数，无需去重。启动次数主要为了衡量推送效果，以及App的内容是否足够吸引人。
留存率：时间段内的新增用户，经过一段时间仍启动App的用户，占原新增用户的比例。“时间段”的划分方式有：按日、按周、按月，对应指标还可细分为“日留存率、周留存率、月留存率”。而“经过一段时间”的划分方式有：次日、7日、14日；次周、+2周；次月、+2月等。一般一款App的次日留存率为30-40%，次月留存率为20%，已经算是不错的成绩了。
使用时长：时间段内，从启动到结束App使用的总时长。所谓“结束App”，通常指杀掉进程，或者将App退到后台超过30秒。一般会按“人均使用时长、次均使用时长、单次使用时长”分析，衡量产品粘性和活跃情况。
使用频率：用户上次启动App的时间，与再次启动的时间差。使用频数分布，可观察到App对用户的粘性，以及运营内容的深度。
4、基本技术 数据采集技术——抓包所谓“抓包”，一般指观察App上传到服务器上的数据都有哪些。