两个词:
1、度量（量化的数值）
指标
衍生指标（比如拿网站总浏览次数，除以网站总浏览人数，得到一个新的指标（网站人均浏览次数），用以衡量网站粘性）
可累加指标（成交金额）
不可累加指标（网站UV（独立访问用户数））
2、维度（看事物的角度）
层次（地区、国家、省份、城市、区、街道）
属性（省会城市、地级市、县级市）
建立分析框架-提交数据需求-进行数据分析
指标来源：
1、已有指标优化
2、线下指标线上化（邮局投递率）
3、学术文献、公式
数据分析方法：
细分、对比、转化及漏斗、质与量
细分分析例子：
对比上周同期-排查终端（andriod、IOS）-设备厂商-应用市场来源-定位到应用宝-下载包出现问题
常用分析方法
分析框架：
AARRR（获得、激活、留存、收益、介绍）
精益数据分析 MVP
常见分析框架
目的：
1、发现问题
2、验证假设（选定指标-方案实施-归因分析）
3、辅助选择（A/Btest、单因素、去随机、勿滥用）
产品全景图：
综合次周留存、一周使用7次以上用户
常见KPI
一些常见的数据指标：
1、退出率（exit rate）
适用于任何页面，从该页面退出的页面访问数/进入该页面的访问数（exit pv/pv）
2、跳出率（bounce rate）
适用于着陆页面，浏览单页即退出的次数/访问次数（bounce visits/visits）
跳出率和退出率的区别？
A页面跳出率=（5/10）
A页面退出率=（（5+2）/(10+2）
3、平均访问时长
用来评估用户粘性、用户体验的好坏
4、用户流失率
用户流失率=总流失用户数/总用户数
流失期限，根据实际情况制定，如一个月/三个月/半年内未登录/未产生购买行为
5、活跃用户数
DAU、WAU、MAU
6、用户留存率
次日留存率（通常达到40%表示产品非常优秀）
第3日留存率、周留存率、月留存率、渠道留存率（可用来表示不同时期用户对产品的适应性和黏性）
