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数据统计软件app（自动生成统计数据app）_1
发布时间：2023-03-17 13:24:17
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据统计软件app的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、极光统计有哪些功能？好用吗？
极光统计是极光在2016年推出的数据统计 SDK，能帮助 app 运营者准确地收集 app 的用户行为数据，得出相关的分析结果。目前我正在使用极光统计，感觉最大的优势是集成便捷，尤其是对于正在使用极光推送的开发者来说，不用重新引入 core，只需要加入统计功能模块就能使用极光统计功能。这样就无需对接多家 SDK 平台，好处显而易见，同时推送与统计形成一套完整的用户数据流，有利于数据更好地收集与统计。目前极光统计主要有基础统计、运营分析、错误分析、模版型事件和页面使用分析五大功能，能够基本满足我的需求。
二、有没有什么APP可以制作统计图？ 手机上的 自己选是折线啊柱状啊然后输入图示和数据颜色自动生成图表
wps手机版套装里就有啊，其次可以用微软官方的Excel手机版，然后是quickoffice这款软件。
三、appsFLyer 怎么做数据统计，基础步骤是什么
【appsFLyer 做数据统计基础步骤】
1、点击进入Cohort Report以后，第一步，需要先确认如何过滤（filter）数据。因为, 有的时候也许只对部分用户行为感兴趣。 使用AppsFlyer的群组分析，可以从渠道（media source)，活动（campaign），地区（Geo），和子渠道（AF Site）这四个角度对数据进行过滤。
2、第二步，确认如何分组。根据是想对比不同渠道带来的新增用户的行为差别，还是想看不同区域用户呈现的不同行为模式进行设置，这些可以通过设置图中的“Group By”实现。
3、第三步，确定对比用户行为的维度依据。您是比较看重应用开启次数呢，还是比较看重LTV(Life Time Value)，或者您希望将每个群组用户触发某个事件的平均次数作为标准进行对比分析？这些都可以通过选择图中标注的“Metric”实现。 提供的选项包括：
（1）平均开启应用的次数 – 选择“Session”；
（2）平均LTV – 选择“Revenue”；
（3）平均产生收益的事件的发生频次 – 选择“Event Revenue”；
（4）平均某个事件触发的次数 – 选择具体的事件名称，例如“inapp_1”。
案例分析：如果一个广告主希望对比各个子渠道的用户在行为上的差别，以敦促代理从子渠道级别优化投放,而同时最关注的是LTV。这种情况，广告主可以将Group By设置为af_siteid(子渠道）, 然后Metric选择为Revenue(LTV)。那么对应曲线图形和表格呈现的就是每个子渠道带来的用户在LTV上的不同行为特征。例如，图中用绿色标注的子渠道所显示的数据表明，这个子渠道af_siteid_18由其带来的激活用户, 在第三天用户平均LTV是1.04美金。由此得出的结论显而易见，广告主可以将更多的预算投入到子渠道af_site18上。
【appsFLyer】AppsFlyer成立于2011年，是全球领先的移动APP广告效果监测分析平台，提供APP应用的广告跟踪、评估等技术服务。AppsFlyer总部位于以色列，在全球各地包括美国旧金山、纽约和泰国、中国、韩国、日本、印度等亚太地区均设有办事处。AppsFlyer是Facebook和Twitter官方认证的移动评估合作伙伴，在中国的客户包括智明星通、IGG、百度、中国手游、携程、乐逗游戏、昆仑乐享和奇虎等。2015年1月，AppsFlyer宣布，获得2000万美元B轮融资。此轮领投方为富达欧洲风险投资基金，截至此次融资，AppsFlyer累计融资金额已经达到2800万美元。
四、浅谈内容类APP数据统计
最近在做商城导购类app，在首版基础功能实现后，用户基本上可以通过app完成购买流程的闭环。
接下来软件想要再提升一个层次，就需要提升用户浏览的体验和内容推荐的效率。既然要“提升”，势必要做许多功能，功能做完后，是否真的“提升”了，只有数据能告诉我们真相。于是乎，花了半晌对数据统计做了个总结。
抛出了几个问题：1、要统计哪些数据？2、该怎么统计？
想要回答这个问题，就需要想一下数据在哪些工作环节会起到作用。在这里，我将数据的作用分为几方面：
既然是导购类app，自然少不了各种导购商品的推荐，每个导购位置是对用户的浏览购买起着积极的作用，推荐的东西是否合乎用户的胃口，需要数据去佐证；又比如小明和小红都是运营人员，但小明的月工资比小红多一千，
小红不服去找主管：“为啥做着一样的事儿，我还天天加班，但小红拿的比我多呢？”，
主管淡定地打开后台：“小红上个月运营商品的销售额比你多2万，服了么？”。
对于运营数据来说，主要是要表达清楚一件事：安排在软件内部和外部的那些推荐位，各自产生了多少收入。即“推荐位”和“收入”之间的关系。
几乎所有的app都要统计行为数据，这个数据是主要提供给app的设计人员看的。在导购类app中，行为数据可以这样举个栗子：
产品汪：“我们这版优化了搜索界面的体验”，
老板：“优化后有效果吗？”，
产品汪：“有啊！”，
老板：“怎么看效果？”，
产品汪：“用户在搜索页面产生购买的次数 / 用户进入搜索页面的次数 的值变大了！”，
老板：“说人话！”，
产品汪：“就是用户搜索后购买的概率变大了！”，
老板：“干得漂亮，年终奖给你多发一张彩票”。
对于行为数据来说，要表现的是设计的功能、布局、流程是否能提升了用户新增、留存、点击率、购买量，最终实质还是“功能设计”与“收入”之间的关系。
这是内容类app特有的一种数据统计需求。在旧社会，人们通过报纸来获取新闻信息，由于时代的限制每天发生的新闻数量、不同媒体竞争的压力远不如现在，哪个年代每个人看着同样的报纸、同样的版面的同样的新闻，人们不觉得有什么不好，主要也没有其他的什么选择，只能看报纸。
在信息化如此发达的时代，传统的那一套显然不够用了，大家每天都很忙的！那么多新闻看都看不完，就需要我们通过“智能处理”，帮助用户去筛选新闻，这个用户到底是关系楼下猪肉是否涨价了，还是关心NASA发射的航天飞机是否爆炸了？需要提供数据，再通过算法智能分析，去了解每个用户喜欢什么。
推荐是把内容（例如商品）推荐给人，所以推荐数据是要表达“人”和“商品”之间的关系。
不同作用的数据统计的方式有所不同，所以针对具体需求具体分析。
对于运营数据来说，app内部有很多推荐位和推荐方式，甚至可以将内容分享到微信等社交网络，同样会产生点击等数据。也就是说，用户可以从很多我们无法预知的地方点击、浏览、购买。
所以，我们无法依赖“推荐位”本身给我们提供统计的帮助。
虽然推荐位有不确定性，但既然用户能浏览到内容、看到商品，那商品本身一定是确定存在的，所以我们 可以在商品信息中添加额外的信息来表示这条商品信息“是从哪来的” 。
运营在创建推广的位置后，需要给这个位置配置推广的商品内容，这些商品是指上是按照服务端提供的商品查询、搜索接口查到的，只需在向服务端提交查询请求时，带上推荐位的标识和运营人员身份的标识等字段，服务端就可以把推荐位和运营身份的信息放入到商品信息中，返回给APP或推广位。之后用户点击、购买了该商品，就能知道是什么推荐位购买的了，也可以知道哪个运营人员安排了这个推荐位。
大繁至简，以不变应万变，通过这个思路，哪怕用户将这些内容分享到社交平台，同样可以统计到点击和购买来自于哪里。
上面说到，行为数据主要是反映“功能设计”和“收入”之间的关系，然后影响收入的因素有很多方面，例如用户在购买的过程中操作是否流畅、给用户推荐的东西用户是否喜欢、设计的某项功能是否带动了用户间的传播进而提升了新增，这些都会影响收入。
这些的思路和方式都略有不同，不过中心思想是清晰的：根据每项功能设定特有的统计方式，并且数据是简单可靠的，目的是明确的，不贪大求全，追求一项统计反应很多功能的情况。
在这里，统计哪些行为数据要比怎么统计它 重要一些。
推荐主要是说人和商品内容之间的关系，这里不关心用户是从哪找到这个商品的，是搜索到的还是好友介绍的，都没关系，只关心这个用户“有多喜欢”这个商品，“多喜欢”在程序中是用数值来表达的，例如极度喜欢用100来表示，完全不care用0来表示，0-100之间的数字就是喜欢的程度。作为统计来说，就是要给推荐系统搜集这样的数据标本，以供系统分析。点击查看，喜欢的数值是20，收藏的数值50，购买是100。把这些数据交给推荐系统，至于商品和商品之间的关系、人和人之间的关系的计算，那是推荐系统的事儿，统计部分不需要理会这些。
由于这是第一次做推荐数据支持，目前的想法可能有些简单，如果后面有新的体会再补上。
以上就是关于数据统计软件app相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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