产品的数据分析维度有哪些？这些竟然对数据分析师帮助这么大

我们都知道，运营商每天都要处理各种各样的数据。哪个产品具有我们经常分析的数据维度?

产品(尤其是APP)的数据指标体系一般可分为：用户规模与质量、渠道分析、参与分析、功能分析、用户属性分析。

1、产品的数据分析维度有哪些——用户规模和质量分析

包括总用户、新用户、保留用户和转化率。用户规模和质量是APP分析中最重要的维度，与其他维度相比，它们的指标也是最大的。产品所有者应该关注这个维度的指标。

2、产品的数据分析维度有哪些——渠道分析

主要是分析相关渠道渠道质量的变化和趋势，从而科学评价渠道质量，优化渠道推广策略。由于移动应用市场中的作弊行为是一个公开的秘密，因此信道分析应该引起更多的关注。渠道分析可以从新用户、活跃用户、次日保有率、单次使用持续时间等多个维度的数据中比较不同渠道的效果，根据数据找到最适合的渠道，从而获得最佳的推广效果。

3、产品的数据分析维度有哪些——参与分析

主要是对用户的活动进行分析，分析维度主要包括启动次数分析、使用时间分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。

4、产品的数据分析维度有哪些——功能分析主要包括：

功能活动指标：功能的活跃用户、使用情况;功能验证;产品功能的数据分析，确保功能选择的合理性。

页面访问路径：从打开应用程序到离开应用程序的整个过程中每个步骤的页面访问和跳转。页面访问路径是完整的统计信息。通过路径分析，我们可以得到用户类型的多样性和用户使用产品目的的多样性，还原用户的目的;通过路径分析，我们可以对用户进行细分;然后通过用户细分，我们可以回到产品的迭代

漏斗模型用于分析产品中关键路径的转化率，判断产品工艺设计是否合理，并对用户体验进行分析。用户转化率的分析重点在于分析漏斗每层流失的原因。通过设置自定义事件和漏斗，我们可以关注应用程序中每个步骤的转换率以及转换率对收入水平的影响。通过对低转换率的数据进行分析，可以提高数据的整体转化率和转化率。

5、产品的数据分析维度有哪些——用户概况分析

在我国产品上市初期和战略调整中都具有重要意义。例如，我们需要在产品设计之前建立用户档案，以指导设计、开发和运营;产品迭代过程需要收集用户数据，方便用户行为分析，并与业务模型相链接等。

用户属性通常包括性别、年龄、职业、位置、手机型号和网络使用情况。如果你对其他用户感兴趣，可以去微信公众号的背景或者其他背景，比如头条、UC，看看用户属性包含哪些维度。

以流量为中心、野蛮经营的时代已经结束，下一个时代是以科学数据为基础，以用户为中心的时代。

产品的数据分析维度有哪些？这些竟然对数据分析师帮助这么大，产品(尤其是APP)的数据指标体系一般可分为：用户规模与质量、渠道分析、参与分析、功能分析、用户属性分析，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。