“I never make Todo list, but I make IDid list" —— James Altucher
引用詹姆斯·阿尔图切尔一句话作为今天开篇的引言，“我从来不罗列出我将要做什么，但我会罗列出我做过什么。”是啊，在信息爆炸的今天，我们着急地往前跑，却很少停下来看看我们曾收获什么。那些学过的，看过的，还有多少真正转换为了自己的东西？给你我共勉。
最近产品进行了一次较大的改版，希望通过能对数据的分析很好地评估效果，数据小白我借网易产品经理——精益数据分析的课程恶补了一些基础知识，下面是我的学习笔记，个人觉得还是较有学习价值的。
个人习惯在笔记首页留白，用于记录最后总结的重点，方便下次查看时一目了然：
#总结# 产品精益数据分析重点
一、互联网产品指标思路（数据指导解决的问题）
1.有多少访客，访客有什么特征？
访客特征：访客访问的时间段，在哪些地域访问，用什么设备及用什么网络？
2.访客从哪些渠道获取，效果怎么样？
基本思路：带来多少新访客，浏览深度怎么样，是否留存下来了以及转化率的情况？
效果参考指标：web网站——新访客占比，跳出率，浏览页面数以及转化率。
移动应用——新设备占比，次日留存率及转化率。
3.访客的参与深度如何？
参考指标：跳出率，浏览页面数，转化率，核心功能使用率。
4.这些访客最终有没有转化，转化漏斗是否顺畅？
二、移动应用分析主要指标
移动应用分析主要指标主要为以下5大块：
1.用户获取
2.用户活跃与参与
3.用户留存
4.用户转化
5.获取收入
三、网站分析指标
网站分析主要指标具体为：访问量，访客数（UV），浏览量（PV），页面停留时长和网站停留时长，退出率，跳出率和转化率。
四、网站分析工具及方式
1.分析工具：flurry， google analytics，友盟，talkingdata，crashlyics
PS：加载代码分析整体留存, 埋点做功能分析, crashlyics主要做crash和bug分析。
2.指标获取方式：
1）分析日志：程序员记录日志——分析师/产品经理给出计算逻辑——程序员计算指标——Excel分析或报表
2）分析工具
***具体重点记录
（一）移动应用主要指标
1. 用户获取
下载量（已下载应用的用户数量）
安装激活量（安装并打开应用的设备数）
激活率（激活设备数/安装设备数）
新增用户数(（如果设备是首次激活应用，这个设备就是新增。新增用户数=新增设备的数量）
用户获取成本
2. 用户活跃与参与
数量指标：日活跃（波动大）、月活跃（相对稳定）用户数（一段时间内启动过应用的设备数，表示用户规模）用户规模用月活跃为依据；
质量指标：活跃系数=日活跃用户数/月活跃用户数 (值为0.2以上为合格)
功能使用率：使用某功能的用户数占活跃用户的比例。使用率越高表功能越受欢迎；
平均使用时长：平均每个用户一天使用的应用的时间。
3. 用户留存：N日留存率=统计日期新增的用户或活跃用户，在第N天又来使用的比例。
次日留存率——若低，考虑引导问题；教程差，应用无吸引力；
7日留存率——若低，内容不耐玩，不好玩；
30日留存率——若低，迭代不及时，没有及时推新；
PS：具体参考行业值来对标自己应用的留存是否健康。
4. 用户转化
付费用户比例：付费用户占总用户的比例。
首次付费时间：用户激活后多久才会开始付费。
PS：数据表明用户第7天付费，在第6日做付费引导。
用户平均每月营收：等于一个月的收入除以月活跃用户数。
付费用户平均每月营收：等于一个月的收入除以月付费用户数。（提升该指标提收入）
5. 获取收入
收入金额
付费人数
（二）网站主要指标
1.访问数：一段时间的访问量就是这段时间内的会话次数；
2.访客数：独立访客数（UV）,如何识别：网站——cookie(标记用户的浏览器或设备型号)；
3.浏览量（PV）：浏览页面的数量；
4.页面停留时长和网站停留时长：
——页面停留时长：访客一次访问在某个页面上停留的时间，等于这个页面的总停留时长除以这个页面的访问量；
——网站停留时长：访客一次会话的时间长度，等于网站所量的总停留时长除以访问量；
5.跳出率（重要）：网站的所有会话当中，来到网站之后没有任何动作就离开的比例，等于只访问了落地页面的访问量除以总访问量；
6.退出率：退出率衡量从某个页面退出网站的比例，等于从一个页面的退出次数除以访问这个页面次数。
PS: 退出率和跳出率的区别：
退出率是指无论从哪个页面进入网站，最终从这个页面退出的比例；
跳出率是指从这个页面进入网站，没有做任何事，就从这个页面退出的比例。
7.转化率：达成某种目标的访问量除以总的访问量；或达成目标的访客数占在那个访客数的比例；
（三）如何用指标评估迭代效果——案例应用（网易云音乐某次改版)
1.主要改版点：
1）顶部导航增加“排行榜”tab页;
2）顶部“推荐”tab增加了个性化推荐和3）每日歌曲推荐；4）最新音乐模块作为单独的模块取代之前的“新碟上架”模块；
主要从以下3方面做改版评估：
1.整体数据，整体数据重点关注整体留存率和核心功能的使用率，对于云音乐来说，听歌是其核心功能。
整体留存率：
核心功能（播放歌曲）使用率：
2.新功能的使用，以改版的【最新音乐】为例，分析其使用率和继续使用率，以及该功能对核心功能的促进效果。
新功能使用——使用率和继续使用率
新功能使用——对核心功能的促进效果
3.分析改版带来的crash及存在的bug。
版本迭代效果推荐用新用户作为分析群体，避免受忠实老用户的影响。
