一.数据平台
流量概况
流量总览(访客数,浏览量,跳失率,人均浏览量,平均停留时长)
流量趋势
流量来源
访客行为（入店关键词，单品访问TOP...)
访客特征（时段，构成，城市，性别...)
流量地图
访客分析
访客分布（时段，终端，地域，排行）
特征（会员等级，消费层级，性别，新老客户）
行为分布（来源关键词，浏览量分布）
访客对比（消费层级 ，性别，年龄，地域，营销偏好，关键词TOP）
二.数据公式
漏斗模型
三.电商数据
店铺报告：
时间段：近7天，自定义，今天，昨天
订单状态：全部，下单未付款，成功交易，自动关闭，手动关闭，没有创建支付宝交易
新老客户占比：用用户，老用户，其他
总交易人数：趋势图
重复购买次数
总交易金额占比
总交易下单转化率
地区销量分析 总交易金额，各地区图倒（省，一线城市，二线城市，三线城市，四线城市）
爆款商品分布：（单价，销量）（时间，编码，名称，规格，价格，转化率，销量，交易金额，交易人数）
商品价格分类：（小于50，50-100，100-200，200-500...)
总退款订单
24小时交易时段：
按7天交易时段：
（31天交易时段）
平均交易金额：
今日支付金额/今日支付买家数
时间维度：自定义时间/今天/昨天
订单明细：全部订单/下单未付款/退款订单/关闭订单/买家已付款/卖家已发货/交易成功/其他
订单数/较上一周期增长OR下降百分比/ 成交金额/较上一周期增长OR下降百分比
四.旅行数据
五.APP数据
1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。
2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。
3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。
4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。（这里说一个题外话，个人认为在对产品做修改的时候一定是想办法去迎合用户，而不是想办法改变用户让用户去适应产品。这里以微博作为例子，用户一直把微博看做是一款传媒产品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一个综合社交平台，推出了微博会员，用户推荐，各种私信评论规则等，后台事实证明这一切都没有改变用户对微博的认知，微博所作的一切都是无效的。所以当你苦恼于为什么用户没有按照我的设想去用产品的时候，一定要想着我该怎样变才能迎合用户的需求，而不是去想我该怎样变才能让用户认可产品的设计？）
5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。
6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.
7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。
8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。
欢迎讨论～～
六.心智模型
岳浩：浅谈百度统计十大数据分析指标
在众多的网站统计工具中，百度统计以其强大的数据分析功能被众多站长称道。大部分网站统计工具主要是对网站的各项数量指标加以统计，而百度统计引入了一些先进的网站质量分析指标，让很多站长了解到网站的用户体验到底好不好、网站的转化率高不高、用户如何来看待这个网站。但是百度统计与以往的统计工具又不太相同，一下子让很多站长找不到头绪。因此岳浩就和大家简单聊聊百度统计的十个数据分析指标，让大家能够更好的理解和使用百度统计这一工具。
一、访客数（UV）
访客数就是指一天之内到底有多少不同的用户访问了你的网站。百度统计完全抛弃了IP这个指标，而启用了访客数这一指标，是因为IP往往不能反映真实的用户数量。尤其对于一些流量较少的企业站来说，IP数和访客数会有一定的差别。
访客数主要是以cookie为依据来进行判断的，而每台电脑的cookie也是不一样的。有些情况下IP数会大于真实的访客数。比如一个ADSL拨号用户，可能一天中在三个不同的时段拨号上网并访问了这个网站，那么网站获得的IP数是3，但是真实的访客数只是1。有时候访客数也会大于IP数，因为像公司、网吧这样的地方，往往都是多个用户共用一个IP。比如公司里的某个员工看到了一个非常优惠的团购信息，然后通过QQ群发给了公司内的所有同事，假设有50个人打开了这个团购页面，那么这个团购网站就获得了50个真实的用户，但是IP只有一个。通过上面的两个例子，我们能了解到访客数要比IP数更能真实准确地反映用户数量。
二、访问次数
访问次数是指访客完整打开了网站页面进行访问的次数。如果访问次数明显少于访客数，就说明很多用户在没有完全打开网页时就将网页关闭了。如果是这样的情况，我们就要好好检查一下网站的访问速度了，看看到底是网站空间出了问题还是网站程序出了问题。
如果一个访客30分钟内没有新开或刷新页面，或者直接关闭了浏览器，到他下一次访问网站时，就记为一次新的访问。如果网站的用户黏性足够好，同一用户一天中多次登录网站，那么访问次数就会大于访客数。
三、浏览量（PV）
浏览量和访问次数是相互呼应的。用户访问网站时每打开一个页面，就记为1个PV。同一个页面被访问多次，浏览量也会累积。一个网站的浏览量越高，说明这个网站的知名度越高，内容越受用户喜欢。
对于资讯站来说，PV是一个重要的指标，反映了网站内容是否对用户有足够的吸引力。对于企业站来说，整个网站的页面加起来可能就十几个，岳浩认为只要把重点内容展示给目标客户就可以了，不必一味地追求PV。很多电子商务网站的用户需求也非常明确，用户来到网站之后，往往只会寻找自己需求的产品，所以一味地重视PV也是没有太大意义的。
四、新访客数
新访客数是一天中网站新访客的数量。在百度统计开始对网站统计以来，当一个访客第一次访问网站时，就被记为一个新访客。新访客主要还是以cookie为依据来进行判断的。
新访客数可以衡量通过网络营销开发新用户的效果。在众多的网络营销方法中，搜索引擎营销往往更容易为企业带来新用户。
五、新访客比例
新访客比例是指一天中新访客数占总访客数的比例。对于不同类型的网站，这个指标有着不同的意义。
对于一些讲求用户黏性的web2.0网站来说，比如论坛和SNS网站，如果新访客比例过高，就意味着老用户很少来，这并非是一件好事。而对于主要依靠搜索引擎带流量的资讯站来说，新访客比例反映了网站编辑是否能抓住热点内容做文章、最近的SEO是否效果明显，因为热点内容的搜索量很高，而且通过SEO可以增加整站文章的展现量。如果资讯站的访客数不断增加，而且新访客比例较高，往往是网站进步的一个表现。
六、平均访问时长
平均访问时长是用户访问网站的平均停留时间。平均访问时长等于总访问时长与访问次数的比例。而访问时长主要是根据访客浏览不同页面的时间间隔来计算的，因此最后一页的访问时长是无法计算的。现在非常流行的网络营销单页面也无法统计这一数据，因为单独一个页面是无法计算间隔时间的。
平均访问时长是衡量网站用户体验的一个重要指标。如果用户不喜欢网站的内容，可能稍微看一眼就关闭网页了，那么平均访问时长就很短；如果用户对网站的内容很感兴趣，一连看了很多内容，或者在网站停留了很长时间，平均访问时长就很长。对于企业网站来说，只要把“产品介绍”、“企业案例”、“企业简介”、“联系方式”等几个重要页面展示给我们的目标用户，目的就算达到了，因此没有必要追求过高的平均访问时长。
七、平均访问页数
平均访问页数是用户访问网站的平均浏览页数。平均访问页数等于浏览量与访问次数的比例。平均访问页数很少，说明访客进入你的网站后访问少数几个页面就离开了。
我们往往会把平均访问页数和平均访问时长这两个指标放在一起来衡量网站的用户体验。如果平均访问页数较少，平均访问时长较短，就要分析以下几个问题：网络营销带来的用户是否精准；网站的访问速度如何；用户进入网站后能否找到需要的内容；网站内容对用户是否有吸引力。
八、跳出率
跳出率是指访客来到网站后，只访问了一个页面就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比。跳出率是反映网站流量质量的重要指标，跳出率越低说明流量质量越好，用户对网站的内容越感兴趣，网站的营销功能越强，这些用户越可能是网站的有效用户、忠实用户。
对于单页营销的网站来说，跳出率只能是100%，因为用户只有一个页面可以访问，所以单页营销网站不必考虑这个指标。在百度搜索推广中跳出率和平均访问时长可以反映出推广关键词的选择是否精准，创意的撰写是否优秀，着陆页的设计是否符合用户体验。
九、转化次数
潜在用户在我们的网站上完成一次我们期望的行为，就叫做一次转化。百度统计中可以记录的转化主要是指用户访问了某个特定的页面，比如电子商务网站中交易成功的页面，企业网站中在线咨询或联系方式的页面。
我们可以在百度统计的后台设置相应的转化页面，用户访问这个页面1次，就记为1次转化。岳浩认为转化次数是衡量网络营销效果的重要指标，也是以销售为主导的企业网站最应重视的指标。就好像一个实体商店，多少人来光顾不是最重要的，最重要的是看到底有多少人购买了我们的商品。
十、转化率
转化率等于转化次数与访问次数的比例。转化率可以用来衡量网络营销的效果。如果我们在A、B两个网站同时投放了广告，A网站每天能带来100次用户访问，但是只有1个转化，B网站每天能带来10次用户访问，但是却有5个转化。这就说明B网站带来的转化率更高，用户更加精准，网络营销效果更好。
不同行业的网站、不同类型的网站适合的网络营销方法也不太一样，我们应该通过转化率这一指标找出转化效果最好的网络营销方法，从而使网络营销获得一个最大的投资回报率。
