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數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件app（自動生成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)app）

發(fā)布時間：2023-03-27 20:58:19 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 702 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件app的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、極光統(tǒng)計(jì)有哪些功能？好用嗎？
2、有沒有什么APP可以制作統(tǒng)計(jì)圖？手機(jī)上的自己選是折線啊柱狀啊然后輸入圖示和數(shù)據(jù)顏色自動生成圖表
3、appsFLyer 怎么做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，基礎(chǔ)步驟是什么
4、淺談內(nèi)容類APP數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件app（自動生成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)app）

一、極光統(tǒng)計(jì)有哪些功能？好用嗎？

極光統(tǒng)計(jì)是極光在2016年推出的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) SDK，能幫助 app 運(yùn)營者準(zhǔn)確地收集 app 的用戶行為數(shù)據(jù)，得出相關(guān)的分析結(jié)果。目前我正在使用極光統(tǒng)計(jì)，感覺最大的優(yōu)勢是集成便捷，尤其是對于正在使用極光推送的開發(fā)者來說，不用重新引入 core，只需要加入統(tǒng)計(jì)功能模塊就能使用極光統(tǒng)計(jì)功能。這樣就無需對接多家 SDK 平臺，好處顯而易見，同時推送與統(tǒng)計(jì)形成一套完整的用戶數(shù)據(jù)流，有利于數(shù)據(jù)更好地收集與統(tǒng)計(jì)。目前極光統(tǒng)計(jì)主要有基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)、運(yùn)營分析、錯誤分析、模版型事件和頁面使用分析五大功能，能夠基本滿足我的需求。

二、有沒有什么APP可以制作統(tǒng)計(jì)圖？手機(jī)上的自己選是折線啊柱狀啊然后輸入圖示和數(shù)據(jù)顏色自動生成圖表

wps手機(jī)版套裝里就有啊，其次可以用微軟官方的Excel手機(jī)版，然后是quickoffice這款軟件。

三、appsFLyer 怎么做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，基礎(chǔ)步驟是什么

【appsFLyer 做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)步驟】

1、點(diǎn)擊進(jìn)入Cohort Report以后，第一步，需要先確認(rèn)如何過濾（filter）數(shù)據(jù)。因?yàn)? 有的時候也許只對部分用戶行為感興趣。使用AppsFlyer的群組分析，可以從渠道（media source)，活動（campaign），地區(qū)（Geo），和子渠道（AF Site）這四個角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾。

2、第二步，確認(rèn)如何分組。根據(jù)是想對比不同渠道帶來的新增用戶的行為差別，還是想看不同區(qū)域用戶呈現(xiàn)的不同行為模式進(jìn)行設(shè)置，這些可以通過設(shè)置圖中的“Group By”實(shí)現(xiàn)。

3、第三步，確定對比用戶行為的維度依據(jù)。您是比較看重應(yīng)用開啟次數(shù)呢，還是比較看重LTV(Life Time Value)，或者您希望將每個群組用戶觸發(fā)某個事件的平均次數(shù)作為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比分析？這些都可以通過選擇圖中標(biāo)注的“Metric”實(shí)現(xiàn)。提供的選項(xiàng)包括：

（1）平均開啟應(yīng)用的次數(shù) – 選擇“Session”；

（2）平均LTV – 選擇“Revenue”；

（3）平均產(chǎn)生收益的事件的發(fā)生頻次 – 選擇“Event Revenue”；

（4）平均某個事件觸發(fā)的次數(shù) – 選擇具體的事件名稱，例如“inapp_1”。

案例分析：如果一個廣告主希望對比各個子渠道的用戶在行為上的差別，以敦促代理從子渠道級別優(yōu)化投放,而同時最關(guān)注的是LTV。這種情況，廣告主可以將Group By設(shè)置為af_siteid(子渠道）, 然后Metric選擇為Revenue(LTV)。那么對應(yīng)曲線圖形和表格呈現(xiàn)的就是每個子渠道帶來的用戶在LTV上的不同行為特征。例如，圖中用綠色標(biāo)注的子渠道所顯示的數(shù)據(jù)表明，這個子渠道af_siteid_18由其帶來的激活用戶, 在第三天用戶平均LTV是1.04美金。由此得出的結(jié)論顯而易見，廣告主可以將更多的預(yù)算投入到子渠道af_site18上。

【appsFLyer】AppsFlyer成立于2011年，是全球領(lǐng)先的移動APP廣告效果監(jiān)測分析平臺，提供APP應(yīng)用的廣告跟蹤、評估等技術(shù)服務(wù)。AppsFlyer總部位于以色列，在全球各地包括美國舊金山、紐約和泰國、中國、韓國、日本、印度等亞太地區(qū)均設(shè)有辦事處。AppsFlyer是Facebook和Twitter官方認(rèn)證的移動評估合作伙伴，在中國的客戶包括智明星通、IGG、百度、中國手游、攜程、樂逗游戲、昆侖樂享和奇虎等。2015年1月，AppsFlyer宣布，獲得2000萬美元B輪融資。此輪領(lǐng)投方為富達(dá)歐洲風(fēng)險(xiǎn)投資基金，截至此次融資，AppsFlyer累計(jì)融資金額已經(jīng)達(dá)到2800萬美元。

四、淺談內(nèi)容類APP數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

最近在做商城導(dǎo)購類app，在首版基礎(chǔ)功能實(shí)現(xiàn)后，用戶基本上可以通過app完成購買流程的閉環(huán)。

接下來軟件想要再提升一個層次，就需要提升用戶瀏覽的體驗(yàn)和內(nèi)容推薦的效率。既然要“提升”，勢必要做許多功能，功能做完后，是否真的“提升”了，只有數(shù)據(jù)能告訴我們真相。于是乎，花了半晌對數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)做了個總結(jié)。

拋出了幾個問題：1、要統(tǒng)計(jì)哪些數(shù)據(jù)？2、該怎么統(tǒng)計(jì)？

想要回答這個問題，就需要想一下數(shù)據(jù)在哪些工作環(huán)節(jié)會起到作用。在這里，我將數(shù)據(jù)的作用分為幾方面：

既然是導(dǎo)購類app，自然少不了各種導(dǎo)購商品的推薦，每個導(dǎo)購位置是對用戶的瀏覽購買起著積極的作用，推薦的東西是否合乎用戶的胃口，需要數(shù)據(jù)去佐證；又比如小明和小紅都是運(yùn)營人員，但小明的月工資比小紅多一千，

小紅不服去找主管：“為啥做著一樣的事兒，我還天天加班，但小紅拿的比我多呢？”，

主管淡定地打開后臺：“小紅上個月運(yùn)營商品的銷售額比你多2萬，服了么？”。

對于運(yùn)營數(shù)據(jù)來說，主要是要表達(dá)清楚一件事：安排在軟件內(nèi)部和外部的那些推薦位，各自產(chǎn)生了多少收入。即“推薦位”和“收入”之間的關(guān)系。

幾乎所有的app都要統(tǒng)計(jì)行為數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)是主要提供給app的設(shè)計(jì)人員看的。在導(dǎo)購類app中，行為數(shù)據(jù)可以這樣舉個栗子：

產(chǎn)品汪：“我們這版優(yōu)化了搜索界面的體驗(yàn)”，

老板：“優(yōu)化后有效果嗎？”，

產(chǎn)品汪：“有啊！”，

老板：“怎么看效果？”，

產(chǎn)品汪：“用戶在搜索頁面產(chǎn)生購買的次數(shù) / 用戶進(jìn)入搜索頁面的次數(shù) 的值變大了！”，

老板：“說人話！”，

產(chǎn)品汪：“就是用戶搜索后購買的概率變大了！”，

老板：“干得漂亮，年終獎給你多發(fā)一張彩票”。

對于行為數(shù)據(jù)來說，要表現(xiàn)的是設(shè)計(jì)的功能、布局、流程是否能提升了用戶新增、留存、點(diǎn)擊率、購買量，最終實(shí)質(zhì)還是“功能設(shè)計(jì)”與“收入”之間的關(guān)系。

這是內(nèi)容類app特有的一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)需求。在舊社會，人們通過報(bào)紙來獲取新聞信息，由于時代的限制每天發(fā)生的新聞數(shù)量、不同媒體競爭的壓力遠(yuǎn)不如現(xiàn)在，哪個年代每個人看著同樣的報(bào)紙、同樣的版面的同樣的新聞，人們不覺得有什么不好，主要也沒有其他的什么選擇，只能看報(bào)紙。

在信息化如此發(fā)達(dá)的時代，傳統(tǒng)的那一套顯然不夠用了，大家每天都很忙的！那么多新聞看都看不完，就需要我們通過“智能處理”，幫助用戶去篩選新聞，這個用戶到底是關(guān)系樓下豬肉是否漲價(jià)了，還是關(guān)心NASA發(fā)射的航天飛機(jī)是否爆炸了？需要提供數(shù)據(jù)，再通過算法智能分析，去了解每個用戶喜歡什么。

推薦是把內(nèi)容（例如商品）推薦給人，所以推薦數(shù)據(jù)是要表達(dá)“人”和“商品”之間的關(guān)系。

不同作用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的方式有所不同，所以針對具體需求具體分析。

對于運(yùn)營數(shù)據(jù)來說，app內(nèi)部有很多推薦位和推薦方式，甚至可以將內(nèi)容分享到微信等社交網(wǎng)絡(luò)，同樣會產(chǎn)生點(diǎn)擊等數(shù)據(jù)。也就是說，用戶可以從很多我們無法預(yù)知的地方點(diǎn)擊、瀏覽、購買。

所以，我們無法依賴“推薦位”本身給我們提供統(tǒng)計(jì)的幫助。

雖然推薦位有不確定性，但既然用戶能瀏覽到內(nèi)容、看到商品，那商品本身一定是確定存在的，所以我們可以在商品信息中添加額外的信息來表示這條商品信息“是從哪來的” 。

運(yùn)營在創(chuàng)建推廣的位置后，需要給這個位置配置推廣的商品內(nèi)容，這些商品是指上是按照服務(wù)端提供的商品查詢、搜索接口查到的，只需在向服務(wù)端提交查詢請求時，帶上推薦位的標(biāo)識和運(yùn)營人員身份的標(biāo)識等字段，服務(wù)端就可以把推薦位和運(yùn)營身份的信息放入到商品信息中，返回給APP或推廣位。之后用戶點(diǎn)擊、購買了該商品，就能知道是什么推薦位購買的了，也可以知道哪個運(yùn)營人員安排了這個推薦位。

大繁至簡，以不變應(yīng)萬變，通過這個思路，哪怕用戶將這些內(nèi)容分享到社交平臺，同樣可以統(tǒng)計(jì)到點(diǎn)擊和購買來自于哪里。

上面說到，行為數(shù)據(jù)主要是反映“功能設(shè)計(jì)”和“收入”之間的關(guān)系，然后影響收入的因素有很多方面，例如用戶在購買的過程中操作是否流暢、給用戶推薦的東西用戶是否喜歡、設(shè)計(jì)的某項(xiàng)功能是否帶動了用戶間的傳播進(jìn)而提升了新增，這些都會影響收入。

這些的思路和方式都略有不同，不過中心思想是清晰的：根據(jù)每項(xiàng)功能設(shè)定特有的統(tǒng)計(jì)方式，并且數(shù)據(jù)是簡單可靠的，目的是明確的，不貪大求全，追求一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)反應(yīng)很多功能的情況。

在這里，統(tǒng)計(jì)哪些行為數(shù)據(jù)要比怎么統(tǒng)計(jì)它重要一些。

推薦主要是說人和商品內(nèi)容之間的關(guān)系，這里不關(guān)心用戶是從哪找到這個商品的，是搜索到的還是好友介紹的，都沒關(guān)系，只關(guān)心這個用戶“有多喜歡”這個商品，“多喜歡”在程序中是用數(shù)值來表達(dá)的，例如極度喜歡用100來表示，完全不care用0來表示，0-100之間的數(shù)字就是喜歡的程度。作為統(tǒng)計(jì)來說，就是要給推薦系統(tǒng)搜集這樣的數(shù)據(jù)標(biāo)本，以供系統(tǒng)分析。點(diǎn)擊查看，喜歡的數(shù)值是20，收藏的數(shù)值50，購買是100。把這些數(shù)據(jù)交給推薦系統(tǒng)，至于商品和商品之間的關(guān)系、人和人之間的關(guān)系的計(jì)算，那是推薦系統(tǒng)的事兒，統(tǒng)計(jì)部分不需要理會這些。

由于這是第一次做推薦數(shù)據(jù)支持，目前的想法可能有些簡單，如果后面有新的體會再補(bǔ)上。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件app相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。