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App 数据分析到底要分析什么

作者:黄岳浩 DAU、MAU、留存率、频率、时长.....到底产品经理要分析什么数据? 笔者结合海外移动端产品的数据分析实践与MTA服务的客户案例,带你从产品初创到成熟不同阶段看数据分析如何应用于产品设计和产品运营。 按大众化的分法,产品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期,在产品的每个阶段,数据分析的工作权重和分析重点有所区别,下面按阶段结合案例来聊聊 -> 生产者(认同产品价值并积极参与): [图片] 按大众化的分法,产品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期,在产品的每个阶段,数据分析的工作权重和分析重点有所区别 如果大家希望获得数据分析方面的资讯,接入腾讯移动分析MTA:http://mta.qq.com,我们有专业的数据分析团队为您服务。 那么,大家认为APP分析最重要的是什么呢?

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数据分析|用Python数据分析 6000 款 App,推荐使用24款App

分析内容 总体分析 6000 款 App 的评分、下载量、体积等指标。 根据日常使用功能场景,将 App 划分为:系统工具、资讯阅读、社交娱乐等 10 大类别,筛选出每个类别下的精品 App。 以上,我们就完成了整个数据的抓取,有了数据我们就可以着手进行分析,不过这之前还需简单地对数据做一下清洗和处理。 3. comment 列为 App 评分,评分数最多的达到了 5 万多条,平均有 200 多条。 以上,就完成了基本的数据清洗处理过程,下面将对数据进行探索性分析。 4. 数据分析 我们主要从总体和分类两个维度对 App 下载量、评分、体积等指标进行分析。 4.1. 总体情况 4.1.1. 数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准(文末有彩蛋) 数据分析 | Python数据可视化:浅谈数据分析岗 「从0到1」Python爬虫专题完结版 彻底吃透Scrapy |爬虫利器初体验(1)

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    某小说App返回数据 解密分析

    我们今天的目标就是某小说App v2021_09_53 二、步骤 搜索url字符串 App请求小说内容的时候没有加签名,但是返回的数据是加密的。 Charles可以搜索数据包,我们从返回包里面找到了这个url。 第二次启动app的时候,就不让我看书了。一定要我登录,一怒之下登录了,居然还不让我看。还要买VIP。 这下忍不了了,我不过是想写个分析教程,何必这么为难我。 不管你怎么玩,解密之后的数据大概率是要赋值给字符串的。我们先把字符串赋值来捞一遍。 三、总结 不要嫌打印的数据太多,大海捞针也是考验你火眼金睛的时候。 对常见加解密算法要敏感,要成为条件反射。看到iv就要想到aes,看到32位就要想到md5,看到64位就要怀疑sha256。

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    识别App数据造假渠道的分析方法

    那么,今天就根据我的经验来谈谈怎么通过数据分析,辨别流量的真实性,揪出异常渠道。 做渠道数据分析的前提是拿到靠谱的第一手数据数据如果不够准确,那么基于此数据进行分析也就没有任何意义。 数据获取只是万里长征第一步,防作弊分析才是重中之重。 这些行为已经跟真实的用户行为几乎没有差别了,很难从技术上分辨这些数据。但我们还是能从数据分析出一些蛛丝马迹,下面就讲讲具体的辨别方法。 一般高频类 App(如社交、外卖、工具类)留存率会大于低频类 App(如租房、旅游、电商类),其次,如果有签到奖励、沉默唤醒机制的 App 留存率或许会高一些,这些因素也要考虑进去。 4、转化率分析 分析一个 App 的流量转化率,不仅能帮助我们提高投放效率,还能判断引流渠道的价值。

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    拒绝僵尸-移动App数据分析之道

    谢谢主持人,谢谢Qcon大会能给一个这样好的机会和大家一些沟通和分享一些知识; 我今天的题目是拒绝僵尸,移动App数据分析之道,那在开始之前,还是简单介绍一下我自己 我的大名叫陆兴海,在云智慧负责技术产品这块 生命周期内的各种环节,以及每个环节的工作怎么结合数据分析和大家一起探讨; ? 所以,快速试错比完美设计更重要, 而作为移动开发者,从萌发念头的那一刻起 数据分析就要开始了; 那移动App研发的一共有哪些环节,每个环节需要哪些什么样的数据分析呢? ? 我们不妨看一下移动App数据分析生命周期在各个环节上的工作要点: 在立项和概念阶段,我们需要对用户与产品进行分析; 在技术选项和方案阶段,我们需要对整体技术进行评估; 在团队组建阶段,我们会对人员的效能进行考核 ; 在产品上线之后,需要进行推广以及进行后续的运营数据分析; 同时能也需要对App的性能和用户体验数据进行分析; ?

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    聊聊APP数据分析的那些思路

    他感叹说,数据分析好的话,完全能够实现可持续性的利润增长,深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点,数据分析的价值潜力很大。 今天,结合我多年的APP数据分析经验,给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住,只聊思路,不聊实操,希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。 9 总结 以上总结的APP数据分析思路并不是全部,比如A/B测试、热图分析、表单分析、路径分析等常用的分析思路,均没有包含其中。 这么多APP数据分析思路,其实市场上已经有非常成熟的APP数据分析工具,给我们提供强大的分析支持。 每一款APP数据分析工具,除了基本的数据分析维度几乎都一样,各家的产品都有自己独特优势的功能。

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    技能 | 如何轻松搞定APP数据分析

    APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身,而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标,多维度交叉分析不同指标,以数据甄别问题,再反向作用产品,最终形成数据驱动产品设计的闭环。 事实上,APP数据分析并没有那么神圣,而一般常用的数据指标也都不难掌握。 事实上,数据指标的设计基于两点事实:1、商业模式和业务背景 2、数据分析动机和目的 数据分析解决方案的提供商是比较多的,甚至说数据分析本身也成为了创业的一种可能。 友盟、CNZZ、TalkingData、腾讯云都提供了成套的数据解决方案。以下我将试着以自己的思维模式建立一套《APP数据分析思维模式》。 基于以上的基础数据指标,结合数据分析的两点事实,可以选取所需的指标,完成APP数据分析: 1.用户分析 分析用户属性为产品改进及推广提供充分、可靠的数据制定精准的策略; 1.1用户规模 基础指标:总用户数

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    技能 | 如何轻松搞定APP数据分析

    《三个要点解构数据分析的思维模式》提到——为什么要数据分析?APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身,而是要打造一个数据反馈闭环。 设计基础数据指标,多维度交叉分析不同指标,以数据甄别问题,再反向作用产品,最终形成数据驱动产品设计的闭环。事实上,APP数据分析并没有那么神圣,而一般常用的数据指标也都不难掌握。 事实上,数据指标的设计基于两点事实: 1、商业模式和业务背景; 2、数据分析动机和目的; 数据分析解决方案的提供商是比较多的,甚至说数据分析本身也成为了创业的一种可能。 友盟、CNZZ、Talking Data、腾讯云都提供了成套的数据解决方案。以下我将试着以自己的思维模式建立一套《APP数据分析思维模式》。 基于以上的基础数据指标,结合数据分析的两点事实,可以选取所需的指标,完成APP数据分析: 1 用户分析 分析用户属性为产品改进及推广提供充分、可靠的数据制定精准的策略; 1.1用户规模 基础指标:总用户数

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    第4张、APP行为及数据分析

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    App Startup 源码分析

    App Startup可以有效解决这个问题。 /gradlew:app:lintDebug 来执行这些 lint 检查。 源码分析 外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3rQBIy9T-1594122519143)(/Users/tanzx/Note/Android/第三方库/startup-runtime lint.jar 提供 App Startup 进行语义检查,本次不做分析。 InitializationProvider App Startup 的开始就是 InitializationProvider 的启动,我们从 InitializationProvider 这个进行分析就可以

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    Switch APP逆向分析

    题目的下载地址: https://www.icloud.com/iclouddrive/0ZkKpgouFpOW-DbEHvDSL2taQ#switch 下载题目附件后,根据扩展名使用Wireshark分析 不难发现,流量包中均为USB流量,猜测可能是通过USB传输了该APP,使用如下命令提取出传输的文件: tshark -r switch.pcapng -Y 'usb.capdata and usb.device_address 通过查找交叉引用以及上下文分析,可以查找到该函数像是解密函数 ? 主要逻辑为对每个字节AND上一个0x7F ? ? 将0x4001CCAD处的数据导出 ? 还是太菜,很多东西没有分析明白,而且买来的switch好像还没用上,不过分手厨房很好玩.... ?

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    某电商App 返回数据加密解密分析(四)

    一、目标 最近在抓包某电商App的时候发现一个加密数据,它在做通讯地址请求的时候,请求数据做了加密。返回数据中的地址信息也是密文。 [main.png] 今天我们的目标就是这个数据的加密解密。 App版本: v10.3.0 二、步骤 分析一下 1、数据的结尾是"==",说明是Base64编码,那么我们可以尝试去Hook Base64相关函数,然后打印堆栈。 console.log("rc=" + result); return result; } 跑一下,这次用的是Attach模式,有可能会提示包名找不到,我试了下使用App 这时候可以尝试在代码里面搜一下 Base64 这个字符串,运气好的话可以把App里面自己实现的Base64算法找出来。 通常App经过好几轮的版本迭代,加解密算法说不定也升级了好几轮,所以不要钻牛角尖,你第一眼看到的算法也许是老算法,不要气馁,还可以继续寻觅。

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    逆向分析Spotify.app并hook其功能获取数据

    但是为了能够训练一个模型,我首先需要数据来训练它。 数据 我需要完整的听歌历史记录,包括我跳过的那些歌曲。获取历史记录很简单。 >.o 现在,让我们尝试在插入钩子时运行Spotify:DYLD_FORCE_FLAT_NAMESPACE=1 DYLD_INSERT_LIBRARIES=/Applications/Spotify.app 然后可以使用以下命令将库插入Spotify:HC_INSERT_LIBRARY=/Applications/Spotify.app/Contents/MacOS/Spotify。

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    淘宝APP用户行为分析

    淘宝APP的功能日益复杂,但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功能,本文利用sql对淘宝用户行为数据进行分析,通过用户行为分析业务问题。 一. 提出问题 本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析,为以下问题提供解释和改进建议: 1.分析用户使用APP过程中的常见电商分析指标,确定各个环节的流失率,找到需要改进的环节 2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律 1.基于AARRR漏斗模型分析用户行为 本文通过常用的电商数据分析指标,采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。 理解数据 1. 数据来源 阿里云天池:tianchi.aliyun.com/data 数据集包含了2014年11月18日至2014年12月18日之间,一个月内的淘宝APP移动端用户行为数据。 结论与建议 本文分析了淘宝APP用户行为数据共200万条,从四个不同角度提出业务问题,使用AARRR模型和RFM模型分析数据给出如下结论和建议。

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    iOS App的tcp、udp数据包抓取与分析

    在对app进行安全分析时,有时需要检查app的网络接口请求是否安全,网络协议交互是否可被恶意利用。因此就需要运行app并捕获其与服务端交互的网络数据进行分析。 前面文章已介绍过http、https数据包的捕获,该篇文章主要介绍捕获app的tcp、udp流量数据。 我们将使用tcpdump捕获tcp、udp流量,再通过wireshark过滤、分析app的tcp、udp流量。 捕获该网络接口的数据流,并进行保存,如下所示 捕获tcp、udp命令:tcpdump -i en0 -vv -w 1.pcap 运行需要分析app,让它产生网络数据,如下所示 tcpdump ip、端口等 最后停止tcpdump捕获app网络数据,结束抓包 二、wireshark过滤分析app流量 wireshark下载安装 wireshark下载,可通过如下链接下载(如果下载慢,也可以公众号回复

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    App数据分析(3)变化多端的事件报告

    接下来经过代码部署和App上线,我们就能在报告里看到数据啦,所以本篇文章会着重讲事件报告该如何查看。其实不仅是App,网页版的GA事件报告也可以用今天讲的方法来分析。 虽然文档里的需求很多,但由于GA埋点开发比较简单,所以基本上没有耽误App上线的进度。 一个多月之后,App的第一个版本上线了,数据报表里也开始出现了活跃用户。 新增、活跃和留存率无疑是App数据分析的第一步,这三个指标应该不用我解释了,相信大家都知道它们是越高越好。但是当你看到这些数值很高或很低的时候,应该如何解释和分析原因? 恰巧,小孙隔壁公司的小丁也有App用了GA做统计分析,但他们并没有注意事件参数的规划,导致事件报告打开之后成了这个样子: ? 附录 App数据分析(1)屏幕与事件简介 App数据分析(2)先部署这8个事件

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    【QCon演讲实录】拒绝僵尸-移动App数据分析之道

    谢谢主持人,谢谢Qcon大会能给一个这样好的机会和大家一些沟通和分享一些知识; 我今天的题目是拒绝僵尸,移动App数据分析之道,那在开始之前,还是简单介绍一下我自己 我的大名叫陆兴海,在云智慧负责技术产品这块 生命周期内的各种环节,以及每个环节的工作怎么结合数据分析和大家一起探讨; ? 所以,快速试错比完美设计更重要, 而作为移动开发者,从萌发念头的那一刻起 数据分析就要开始了; 那移动App研发的一共有哪些环节,每个环节需要哪些什么样的数据分析呢? ? 我们不妨看一下移动App数据分析生命周期在各个环节上的工作要点: 在立项和概念阶段,我们需要对用户与产品进行分析; 在技术选项和方案阶段,我们需要对整体技术进行评估; 在团队组建阶段,我们会对人员的效能进行考核 ; 在产品上线之后,需要进行推广以及进行后续的运营数据分析; 同时能也需要对App的性能和用户体验数据进行分析; ?

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    【原创】医鹿APP九价HPV数据抓包分析

    ****医鹿APP九价HPV数据抓包分析操作环境win10nexus5xcharles数据抓取Charles+Postern+LSPosed配置好直接抓包就可以图片Charles自动保存响应数据Charles

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    淘宝APP用户行为分析

    淘宝APP的功能日益复杂,但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功能,本文利用sql对淘宝用户行为数据进行分析,通过用户行为分析业务问题。 一. 提出问题 本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析,为以下问题提供解释和改进建议: 1.分析用户使用APP过程中的常见电商分析指标,确定各个环节的流失率,找到需要改进的环节 2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律 1.基于AARRR漏斗模型分析用户行为 本文通过常用的电商数据分析指标,采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。 理解数据 1. 数据来源 阿里云天池:tianchi.aliyun.com/data 数据集包含了2014年11月18日至2014年12月18日之间,一个月内的淘宝APP移动端用户行为数据。 结论与建议 本文分析了淘宝APP用户行为数据共200万条,从四个不同角度提出业务问题,使用AARRR模型和RFM模型分析数据给出如下结论和建议。

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