入行产品大半年了，很惭愧的说自己在数据分析方面依旧是个小白，说数据是你对产品了解程度的外在表现一点都不夸张——你只有了解数据状况才能了解你产品的好坏，否则一切都是纸上谈兵。
从这次对公司应用分发类产品的数据梳理及埋点了解，特梳理如下几点：
用户活跃
DAU：=日活用户数/总用户数，DAU越高表示总用户中当日启动应用的用户越多，僵尸用户越少，app的价值也就越大。通过这个比值可以了解你的用户的整体活跃度，但随着时间周期的加长，DAU总是在逐渐下降的，所以得结合产品生命周期来看，经过一个长生病周期后DAU还能稳定保持到5%-10%，则是一个非常好的用户活跃的表现，当然也不能完全套用，得视产品特点来看。
MAU：=月活用户数/总用户数，一般通过同比或环比来比较MAU是否有提升或下降；
用户留存：反映了不同时期获得的用户流失的情况，可通过环比数据对比查看
次日留存：指第n天注册的用户，在第n+1天活跃的用户数。次日留存可以很好的判断app的质量是否契合用户需求，一般保持40%左右就是好产品的表现了，由于目标用户为新用户，可通过新用户转化路径来分析用户的流失原因，通过调整提升次日留存率；
7日留存：指第n天注册的用户，在第n+7天活跃的用户数。7日留存可以很好的判断用户的忠诚度。在这个时间段用户通常会经历一个完整的使用和体验周期，如果在这个阶段用户能够留下来，就有可能成为忠诚度较高的用户，一般保持20%就是不错的数据；
30日留存（月留存）：指第n天注册的用户，在第n+30天活跃的用户数。通常移动APP的迭代周期为2-4周一个版本，所以月留存是能够反映出一个版本的用户留存情况，一个版本的更新，总是会或多或少的影响用户的体验，所以通过比较月留存率能够判断出每个版本更新是否对用户有影响，一般能达到10%就是不错的效果；
人均使用时长
日人均使用时长：用户每天使用app的时长，反映了用户对app的依赖程度，每天会花多长时间在这个app上；
人均启动次数
日人均启动次数：用户每天打开app的次数，反映了用户的使用频率，也可以看出用户的依赖程度。目前算一次启动的情况有以下两种：1.直接退出app 2. app进入后台超过30s
暂时就酱紫，小白成长后会继续补充~
