总结工作中用到的数据指标，它们代表的意义，以及怎么正确地统计。工作中可能遇到这些问题：数据不准、数据没帮助、不知道看什么数据。
原因是没有一个数据建模的思维方式。
一个案例来看看数据建模的重要性。
01、常见的数据指标
对当前业务有参考价值、可统计的数据。
1.用户数据（谁）
- 存量 – DAU/MAU
- 增量 – 新增用户
- 健康程度 – 留存率
- 从哪儿来 – 渠道来源
2.行为数据（干了什么）
- 次数/频率 – PV、UV、访问深度
- 路径走通程度 – 转化率
- 做了多久 – 时长
- 质量 – 弹出率
3.业务数据（结果怎样）
- 总量 – GMV（成交总额）、访问时长
- 人均 – ARPU（每用户平均收入）、 ARPPU（每付费用户收入）、 人均访问时长
- 人数 – 付费人数、 播放人数
- 健康程度 – 付费率、付费频次、观看率
- 被消费对象 – SKU视角（某个商品被浏览过、购买过）
（多少人完成我们的业务目标）
02、DAU/MAU因产品而异
没有内部统一好数据统计方式，沟通的时候会发现讲的不是一回事，数据结果不统一。
-Daily
一般是按照 自然日
也可能是按照 最近24h（如跨时区、海外）
– Monthly
注意用户需去重
– Active
方法一：上报事件，则认为用户活跃。
坑例：活跃是根据有上报事件，但一些后台行为会上报（非用户主动操作），导致没操作的用户也被当成活跃用户。
方法二：业务的角度上，关键事件。
需维护一个 日活事件的列表：访问首页、推送的landingPage等。
– User
1. 认人。通过给每一个用户一个唯一的专属ID
局限：只适合强注册/登录的用户
2. 认设备
在网页cookie中买下一个随机字符串，标识设备
局限：无法对应用户
3. 选择哪个的思路
无账号体系：认设备
强依赖登录：认人（为主） + 认设备（辅助，识别游客用户）
不登录的用户对业务有价值：认设备
不登录的用户对业务无价值：认人
03、新增用户怎么计算
需选择合适的节点，定义新增。
渠道是根据新增用户算钱，哪个节点应该先谈清楚。
可视情况，按照以下不同节点，去计算新增用户。
-点击渠道链接
优势：统计简单
劣势：离激活太远
适用：量级不大、免费渠道，不需精打细算
-下载
优势：反应了用户的真实意愿
劣势：数据源可作假、刷量
适用场景：渠道坚持依赖应用商店，而我们找不到更好的渠道
-安装/启动
优势：离激活最近，便于统计
劣势：渠道不一定配合、也无法避免刷量
适用场景：我方比较强势，量极大，说了算
-激活
优势：最真实的数据
劣势：渠道费激增
适用场景：对用户质量要求高，且产品ARPU高，如金融APP
如何定义7日留存？
- 基于设备：是否是一个新的设备ID
- 基于账号：是否是一个新的用户ID
04、留存怎么算？
– 如何定义7日留存？
取决于业务特性：
① 一般情况下，是第1天新增用户中，在第7天（or第8天）活跃的用户，占这些新增用户的占比；（选择第7天或第8天都可，只要内部统一。选择用第8天，还可以抵消星期级别的周期性差异）
② 有特定使用时间（如周末）的应用，则只要7天内活跃过的都算，也就是 7日内留存。
xx日留存的意义：了解一个渠道的质量。
– 周留存、月留存
周留存计算方式：下周的周活跃用户数/新增当周活跃用户数。
（务必去重）
意义：观察整个大盘的表现。
05、用户行为数据
一个案例，看用户行为数据的使用。
PV -（Page Views) 浏览次数；
UV -（Unique Visitors）人数；
PV/PV：某页面的PV/某页面的PV，可观察一个功能的转化率；
PV/UV：某个页面的人均行为次数，可了解例如人均评论次数；
访问深度 – 将功能分成几个层级，以用户访问过最深的一级计算。（如：首页-搜索-详情页-查看图片，分别为1-4级）；
访问时长 – 回归业务，通过统计特殊事件。如视频关闭时的播放进度。
弹出率 – 用户进入网站的某个页面后立马就走（不进入第二个页面）的行为。如果一个用户，进行多次会话访问，计算的时候是针对会话的，而不是针对用户。
06、业务数据
可根据工作中要解决的问题，选择合适的业务数据指标。如下图所示。
总结
实际工作中，同事之间对数据指标的认知可能存在分歧。不强求以谁的认知为正确标准。只求基于同样的认知，才能正确地分析数据，避免被数据误导。
