3、其他APP指标：机器型号，运行内存总量，内存，屏幕分辨率，像素密度，电池类型。
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一、手机app性能有哪些具体的指标
APP类型众多，根据具体类型划分，性能指标的维度和优先级各不相同。
1、视频类APP归属于娱乐游戏型的APP，因此性能测试维度优先级排序为：流畅度、crash、内存、流量、响应时长、功耗、CPU；
2、游戏APP指标CPU占用率，内存使用，电量 ，流量，包体大小能被列为性能指标，是从APP性能指标及游戏运营两个维度考虑的，玩家是更希望包体小的同时性能要好，有时它们会是一个互相取舍的关系；
3、其他APP指标：机器型号，运行内存总量，内存，屏幕分辨率，像素密度，电池类型，传感器等。
二、运营如何对APP进行数据分析?
首先，需要有全面的数据。数据指标是分析的基础，例如APP的统计，需要通过代码埋点统计APP的新增用户、活跃用户、卸载用户、用户访问时长等等更多更全面的数据，从而更直观的了解APP的运营情况。
其次：要明确分析的目标，运营基于运营场景和目标可以明确需要分析的目标，比如是做APP的产品功能分析、用户状态分析、画像分析、推广渠道分析还是其他。
然后：拿到要分析的相关数据，通过深度查看数据的规律，基于数据波动以及数据周期性规则，洞察和挖掘数据背后的问题。
最后：基于数据分析后找出问题或者得出结论，找出对应的优化解决方案，从而提升目标指标数据。
这就是运营日常所用的数据分析，旨在日常业务指标监测，也可以在数据基础标准上，挖掘业务相关的指标增长点，帮助完成运营相关目标。
三、APP产品上线后,如何做数据分析?
产品上线后，首先要知道需要做哪些方面的数据分析，接下来我就讲讲产品、用户两个方面的数据分析。
1、产品分析：首先需要了解各个产品模块的访问数据、页面停留时长数据，通过基础的产品数据，结合事件分析、漏斗分析等分析模型，实现产品功能监测、产品转化漏斗监测，从而评估产品功能效果。
2、用户分析：首先可以基于用户生命周期进行分析，比如按照新注册用户、成长用户、忠诚用户、沉默用户、流失用户的生命周期进行分层，监测各个阶段用户，提升用户生命周期价值。其次，可以基于用户行为数据进行阶段性监测，比如近1个月有付费行为用户等，通过用户行为数据，挖掘潜在用户价值，结合标签能力等，实现APP用户精细化运营，提升整体APP运营效果。
APP产品上线后，数据分析是非常重要的一环，可以帮助开发者了解用户的行为偏好和使用习惯，进而优化产品设计和提升用户体验。以下是APP数据分析的一般步骤：
1. 确定需要分析的指标：在进行数据分析前，需要明确需要分析哪些指标。这些指标应该与产品的关键指标和用户行为相关，如用户活跃度、留存率、转化率等。
2. 选择合适的数据分析工具：市面上有很多数据分析工具，开发者可以根据自己的需求和预算选择合适的数据分析工具。
3. 收集和整合数据：通过埋点等方式，收集和整合用户的行为数据和产品运营数据，以便进行后续的数据分析。
4. 数据清洗和处理：对收集到的数据进行清洗和处理，去除异常值和重复数据，以确保数据的准确性和完整性。
5. 数据分析和可视化：通过数据分析工具，对收集到的数据进行分析和可视化，帮助开发者了解用户的行为偏好和使用习惯，进而优化产品设计和提升用户体验。
6. 优化产品设计和运营策略：通过数据分析的结果，优化产品设计和运营策略，提升用户体验和产品价值。
四、App 数据分析的常用指标有哪些
首先要确定你的分析目的，任何一项分析报告的撰写都有一个主要目的或者目标的。
其次，在基于目标的基础上，然后评估你现有的数据，通过哪些数据分析可以达到你的目的
第三 就是根据目标，把数据分析各项指标计算出来
第四 就是报告的撰写了，主要是根据目的计算的各指标展示，需要用专业来解释分析你所得出的各种指标的含义以及对实际的指导意义。
这就是一份完整的数据分析报告了
1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。
2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。
3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。
4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。
5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。
6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.
7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。
8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。
到此，以上就是小编对于app运营数据指标的问题就介绍到这了，希望介绍关于app运营数据指标的4点解答对大家有用。
