大数据在app中应用

Ⅰ 大数据:用数据指导APP运营

大数据:用数据指导APP运营

数据问题一直是很多运营人员头疼的问题。之前的回答说了一些，但都没有展开说，我也不知道进阶篇能说到啥程度，但先说着吧。

1、数据的定义

数据，其实就是一堆数值。

但这些数值，是从用户的行为统计而来。用来便于需要使用数据的同学进行研究和分析之用的基础素材。

2、有哪些数据

我们在入门篇的最后，列出了一些核心数据，我用一张脑图来简单的归纳一下，并进入我们这一节的内容：

这张脑图，仅仅简单的展示了可能是通用的部分运营数据，但如果我们仔细去看，会发现三个数据类型，是所有运营都需要具备的：

渠道、成本、收益。

如果要我简化上面这张脑图，我会告诉你，做运营，需要获取的数据，就是这三大类数据：

渠道数据、成本数据、收益数据。

渠道数据，是用来衡量渠道质量、渠道作用的，它由产品本身的定位的客群和产品的特性所决定。我们其实很容易可以推倒，一个理财产品如果投放游戏社区这种渠道，其运营效果可能并不会太好，可如果换成彩票、博彩，可能效果就很好；同理，传奇这一类的游戏的宣传与活动如果投放到女性社区平台，其效果几乎也可以无视，而如果换成一款Q版小游戏，或许效果就很好。

成本数据和收益数据，则会从不同层面反映出运营的效果。

在这里插一句，千万不要相信网上流传的各种《XX高管教你不花钱做运营》这种鸡汤文，运营一定有成本，必然有成本，如果认为运营高手可以不花钱办成事儿，那不如去相信男人可以怀孕生孩子。运营的效率可以通过经验、熟练度、创意等各种手段来提升，但运营的成本是必然存在的，并且和运营效果一般来说是成正比关系的。很简单的一个道理：

两个活动，一个活动送100台iPhone6，一个活动送1台iPhone6，哪个效果会好？

做运营的同学，请一定要认真的去评估每一个运营动作背后的成本。

而所谓“收益”，并不等价于“收入”，获得金钱是收益，获得用户也是

收益，获得口碑同样是收益。

如果我们了解了渠道、成本、收益这三类数据，是指导运营的核心数据，我们就可以根据自身的产品特性去设定需要获取哪些数据。 我们拿最近很火的那个App——足记来举个例子吧。

“足记”因为一个非核心功能火了，但作为这样的应用，它会关注哪些数据呢？

从产品的层面，它会去关注：

1）App每日的打开数

2）各种功能的使用次数和使用频次

3）各种Tab的点击次数和对应页面的打开频次

从运营的层面，它可能会去关注：

1）App每日的活跃用户数

2）每日产生的UGC数量（区分新老用户）

3）每日分享到社会化媒体的UGC数量（同时考虑单位用户的产生内容数）

4）分享出去的UGC带来的回流新装机、新激活用户数 等等。 而我们需要注意的是，这些关注的数据点，并不是一成不变的，它会因为产品的不同阶段而调整，如果我们假设未来足记有盈利模式，那么它关注的核心数据，就会从内容转向收入，这时候，转化率相关数据就会变的重要了。

同样，我们在本篇的第二章举过这样一个例子：

某个旅游网站，发起了老用户邀请新用户加入，老用户和新用户都可以获得100元的代金券，如果活动期间，新用户完成了一笔旅游订单，不论金额大小，作为邀请人的老用户还可以获得100元的代金券。

我们当时分析了活动流程，并针对活动流程做了关键点梳理，这些关键点就是需要获取的数据：

我们需要的数据，根据实际的需求来进行设计，并没有一个完全通用的标准，当然，如果你做的越多，你会发现，你的数据感觉在不知不觉中获得了提升，这一点，非常重要。

3、如何获取数据

获取数据的渠道有很多，而方式基本就是自己做和使用外部工具两种方式。

自己做的话，App可以选择“埋点”、log等方式，而Web可以通过log、日志与按钮埋点等方式去做记录。

外部工具，则有很多第三方会提供服务。

获取数据的方式其实各种各样，而关键在于，作为运营人员要了解什么样的数据是重要的，对于这些数据的前后关联，是怎样的，这是一个联动的过程，不是一个单一的行为。

4、如何分析数据

对于数据的解读，每个人都有不同的方式。如果我们要简单的总结，数据分析的方法，无非是：

1）确定数据的准确性 这里包含了选择数据维度的合理性、数据统计的准确性。如果数据维度选择不合理、数据统计结果不精确，我们可能是无法得出正确的分析结果的。这是基础。

2）明确影响数据的因素 一个数据，会收到多种因素的影响，这些因素有内部的，有外部的，运营人员应当尽可能多的了解所有层面的影响因素，以利于我们对于数据的解读是在一个相对正确的范围内。

3）重视长期的数据监测 在运营数据分析中，经常会使用环比和同比方式来对比数据。简单的说，环比是本日与前一日的对比、本月与上月的对比、本季度与上季度的对比；同比是今年当日与去年当日的对比、今年当月与去年当月的对比、今年当季度与去年当季度的对比。环比帮我们看短期的数据波动，而同比帮我们了解大环境下的数据波动。

4）保持客观的视角 数据分析的过程中，客观非常重要，不以物喜不以己悲，做了错误的操作，带来了不利的影响要承认，获得了超出意料的成果要心平气和，切忌挑选有利于自身的结论。这是职业道德的问题，也是职业发展中非常常见的问题。

5）注意剔除干扰项 实际的工作中，我们会碰到很多问题，这些问题是干扰项，例如，在一个相对平稳的曲线中，突然出现了一个点上的强烈波动，这时候我们需要全面的了解个波动产生的原因，如果无法确认原因，就剔除这个波动，否则我们很难去获得一个正确的结论。

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Ⅱ 大数据在手机领域的应用

大数据在手机领域的应用有用户画像分析，营销策略优化，故障预警和维护。
1、用户画像分析：手机厂商和移动运营商可以通过大数据分析获取用户的使用习惯、兴趣爱好、消拆没睁费能力等信息，从而对用户进行画像分析旅岁，为产品的开发和推广提供数据支持。
2、营察宽销策略优化：手机厂商和移动运营商可以通过大数据分析了解市场需求和消费者反馈，从而优化产品营销策略，提高产品的市场份额和用户满意度。
3、故障预警和维护：手机厂商可以通过大数据分析预测手机故障的概率和出现的时间，从而提前进行维护和保养，减少用户的维修和维护成本。

Ⅲ 大数据分析在app中如何应用

如何做好APP的数据分析和运营？
APP分析四维度
做好APP运营分析，首先我们要把握住四个维度，分别是渠道推广的全面、用户体验、商品（价格）、会员分析，这四个方面可以说囊括了APP分析的方方面面。
渠道推广方面：可以通过SEM分析、网盟分析、SNZ等多种分析方式来挑选APP分发渠道，根据这些数据选择适合APP推广的渠道。
用户体验方面：转化率是检验APP运营效果的一个重要指标，通过对APP内部搜索分析、访问路径分析、页面布局分析等一些列数据，可优化提升用户体验，进而提升用户的购物转化率。
会员分析方面：通过RFM分析，商品推荐分析等评估会员的价值及会员对一些产品的复购率。
商品/价格方面：通过商品促销分析、销售分析、支付分析等这些数据，可为商品制定合理的价格及有效的商品推广方案。

APP六大商业模式关键指标
APP六大商业模式关键指标分别是电子商务、SaaS、免费移动应用、双边平台、SNS、媒体。每一种商业模式在某个阶段对应不同的关键指标。

电子商务模式，我们要关注这些关键性的指标，如转化率、年均购买率、平均购物车大小、弃购率、客户获取成本、平均每位客户营收、导入流量最多的关键字、热门搜索词、推荐有效性、病毒性、邮件列表有效性等等。
SaaS模式，我们要关注这些指标，用户眼球、参与度、粘性、转化率及系统正常运营时间和可靠性、流失率、终身价值等。
双边平台模式，它的指标有买卖双方的人数增长、库存增长、搜索有效性、转化漏斗、评分及欺诈迹象、定价指标等。
免费移动应用模式，关注下载量、客户获取成本、应用运行率、活跃用户比例、付费用户率、首次付费时间、点评率、病毒性、流失率、客户终身价值等。
SNS模式，关注活跃访客数、内容生成、参与度漏斗的变化、生成内容的价值、内容分享与病毒性、消息提醒的有效性等。
媒体模式，关于访客与流失率、广告库存、广告价格、点击率、内容与广告间的平衡。
可以说掌握APP运营的六大商业模式关键指标，可以助力企业实现精准营销。这点我们可以通过一张图来简单分析说明一下。

Ⅳ 当代的社交软件对大数据有怎样的运用表现

一、社交网络到社交媒体文化
社交网络根据节点与节点的联络，区别于传统的群体内的沟通交流。根据同样的个人爱好，亲属关系等方法集聚在一起。在互联网技术中，持续进入和撤出一个人群，对同一个人群主要表现出信任感。个体和个体之间的互动交流，内部相对性密切，外界相对性稀少，临时维持的一种相对性平稳的关联。
二、亲子早教合理，优质教育资源
亲子早教并不是填鸭式课堂教学，也不是塑造“天才儿童”，只是根据亲子早教产生恰当的人格特质。根据世界各国文化教育数据分析，给予有效文化教育计划方案，因人施教，寻找归属于自身的起跑点。融合线上教育，推动高品质教学资源的共享和运用。


三、医疗平台融合
根据小区，社区居委会，儿童福利院等组织对本地的老年人，如年纪，居所，身体状况，病症情况等开展登记。老年人可根据手机app，简易实际操作推送寻求帮助信息，获得目的性的救助，附近医院企业开展立即照护、医治，避免出现意外的发生，预防不能错过最好的治疗时间。
四、面部人脸识别
最先根据面部识别技术性开展人脸识别算法、面部识别、性别鉴别、年龄层鉴别等解决搜集观看广告、数字标牌用户的信息。在搜集很多数据信息以后运用数据处理技术指标分析客户对内容的爱好，为不一样性别、年纪、情绪状态的客户给予更为个性化的内容，在不同时间段推广不一样内容做出参照根据，注重人与物之间的联络，对于不一样的人，动态性完成广告宣传等消息推送。

Ⅳ 大数据有哪些应用

大数据的应用如下：

1、了解和定位客户

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。