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App数据统计分析:openinstall应用统计提升运营分析能力

App精细化运营的必由之路是什么?一定是要搭建强大的数据统计管理系统,在此基础上进行高效的分析和运营。openinstall的应用统计功能就能满足全面的App数据统计和分析需求。 在当前应用统计服务并不多的市场环境下,openinstall应用统计功能包含以下几大亮点:(1)统计全面:全面统计App的安装数据,全面展现给开发者。 (2)数据精准:兼容Android和iOS系统,数据来源精准可靠。 (5)实时排重:实时采集相关数据,报表数据的展示延迟不超过30秒,并可免费自主排除重复数据。(6)品牌知名:拥有众多知名企业客户服务案例,服务质量稳定可靠。 若想统计注册量,需要在集成SDK时调用以下接口:图片openinstall既提供了来源于全安装渠道的页面访问、点击和App安装、注册等维度的总数据概要,又在此基础上拓展了留存、活跃、分布等分析图表。

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【干货】如何通过统计分析工具做好APP数据分析和运营?

这都对APP数据分析和运营提出了更高的要求和挑战。数据分析,对于开发者和运营者都是十分重要的,漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用,从而获得最大的利润。 那么,该如何通过统计分析工具做好APP数据分析和运营呢? 一、行业数据 行业数据对于一个APP来说,至关重要。 看一个APP数据,首先要知道用户从哪里来,哪里的用户质量最高,这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难问题。 但是通过统计分析工具,开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果,比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户,这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道,从而获得最好的推广效果 六、写在最后的话 如果以上5点的数据都很漂亮,说明你的APP已经做得相当不错了。当然,如果你的APP还没有给你带来收入,那么你仍然有一段较长的路要走。

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    PHP做数据统计分析

    所以,如果要出按小时统计数据,则必须把前一个小时数据处理完之后才可以处理后面的数据;前一天的数据处理完之后才可以处理后一天的数据。 3、团队中都擅长的是PHP。 接下来对每个步骤进行梳理: 1、C接口直接写数据到安装表和回访表,原始数据的表采用按年分表,按天分区。原始数据量比较大,也不适合PHP写入。 2、转移数据数据更新完之后即可根据该数据出报表,因为统计的字段8个左右,所以累计到一定时间之后,这个表的数据也将会很多,前台不适合直接从这里取报表数据。 5、其他报表。 历史数据处理 有个产品需要对历史数据进行重新统计,历史数据有1亿多。 对原始数据的处理也是一个问题,为了提升效率,比较大的数据采用多进程跑,比如开10多个进程同时跑一个小时的数据,二三十万数据3分钟就搞定。

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    python数据统计分析「建议收藏」

    今天说一说python数据统计分析「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!! 1. 小样本数据的正态性检验 (1) 用途  夏皮罗维尔克检验法 (Shapiro-Wilk) 用于检验参数提供的一组小样本数据线是否符合正态分布,统计量越大则表示数据越符合正态分布,但是在非正态分布的小样本数据中也经常会出现较大的 正态性检验是数据分析的第一步,数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法,当数据不符合正态性分布时,我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作。 单变量统计分析 (1) 用途  单变量统计描述是数据分析中最简单的形式,其中被分析的数据只包含一个变量,不处理原因或关系。 单变量分析的主要目的是通过对数据的统计描述了解当前数据的基本情况,并找出数据的分布模型。

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    日活跃数千万,10亿级APP数据统计分析平台的架构演进

    随着 APP 的不断迭代与用户的快速膨胀,产品、运营、市场等越来越依赖于数据来优化产品功能、跟踪运营效果,分析用户行为等,随之而来的有越来越多的数据统计、分析等需求。 本文将介绍大数据业务与技术的碰撞产物之一:美图大数据统计分析平台的架构演进,希望通过这次分享能给大家带来一些解决数据业务与架构方面的思考。 美图其实有非常多的 APP,每个 APP 基本上都会有相应的产品运营、销售以及数据分析的同学,这些同学会提各式各样数据统计的需求,比如数据报表或者数据分析的需求。 图 4 是我们当时做平台化的大概思路,比如左边这个业务方有非常多的报表数据需求,也可能有 APP数据场景、商业广告等的数据需求。 我们大概有设计三个模块: JobManager 模块,主要是提供平台,供应用方比较方便的配置,能管理任务元数据信息以及其他的数据仓库、APP 信息的管理等。

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    数据海洋】数据挖掘与统计分析的区别

    多元统计老师说:“数据挖掘是以统计分析为基础的,多数在采用统计分析的方法”。我有不同的观点,就写点东西出来,大家可以自己评述。 ? 这将包括数值线性代数,数值和组合优化,数据结构,算法设计,机械体系,程序设计方法,数据库管理,并行体系,和程序设计等等。 统计学可以在数据挖掘科学中发挥作用,统计学应该和数据挖掘合作,而不是将它甩给计算机科学家。 有一部分统计专家认为计算机和他们争抢了市场,这个是表面现象。 数据挖掘的可视化比统计分析工具更成功,在目前BI风起云涌的大背景下,企业数据仓库发展到一定阶段,数据挖掘的市场会越来越大,统计专家们的担忧正变为现实。 数据挖掘是面向最终用户的,而统计分析的中间转换环节提高了应用成本。 (来源:爱数据www.lovedata.cn) ★每日一题(答案次日公布) 昨日Q24 答案:A Q25.

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    日活跃数千万,10亿级APP数据统计分析平台的架构演进

    随着 APP 的不断迭代与用户的快速膨胀,产品、运营、市场等越来越依赖于数据来优化产品功能、跟踪运营效果,分析用户行为等,随之而来的有越来越多的数据统计、分析等需求。 本文将介绍大数据业务与技术的碰撞产物之一:美图大数据统计分析平台的架构演进,希望通过这次分享能给大家带来一些解决数据业务与架构方面的思考。 美图其实有非常多的 APP,每个 APP 基本上都会有相应的产品运营、销售以及数据分析的同学,这些同学会提各式各样数据统计的需求,比如数据报表或者数据分析的需求。 图 4 是我们当时做平台化的大概思路,比如左边这个业务方有非常多的报表数据需求,也可能有 APP数据场景、商业广告等的数据需求。 作者:卢荣斌 简介:毕业于厦门大学,2014 年加入美图,主导美图大数据平台架构设计与开发工作,负责美图大数据基础建设、数据服务架构以及数据统计分析等工作,经历过美图大数据平台从无到有的搭建与架构演进,

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    日活跃数千万,10亿级APP数据统计分析平台的架构演进

    随着 APP 的不断迭代与用户的快速膨胀,产品、运营、市场等越来越依赖于数据来优化产品功能、跟踪运营效果,分析用户行为等,随之而来的有越来越多的数据统计、分析等需求。 本文将介绍大数据业务与技术的碰撞产物之一:美图大数据统计分析平台的架构演进,希望通过这次分享能给大家带来一些解决数据业务与架构方面的思考。 美图其实有非常多的 APP,每个 APP 基本上都会有相应的产品运营、销售以及数据分析的同学,这些同学会提各式各样数据统计的需求,比如数据报表或者数据分析的需求。 图 4 是我们当时做平台化的大概思路,比如左边这个业务方有非常多的报表数据需求,也可能有 APP数据场景、商业广告等的数据需求。 作者:卢荣斌 简介:毕业于厦门大学,2014 年加入美图,主导美图大数据平台架构设计与开发工作,负责美图大数据基础建设、数据服务架构以及数据统计分析等工作,经历过美图大数据平台从无到有的搭建与架构演进,

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    数据统计分析的16个基础概念

    来源:EasyShu本文约11000字,建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 原理:在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。 十一、因子分析 一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法。 市场预测的时间序列分析法,正是根据客观事物发展的这种连续规律性,运用过去的历史数据,通过统计分析,进一步推测市场未来的发展趋势。

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    基于Python数据分析之pandas统计分析

    pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函数: 1、随机生成三组数据 import numpy as np import pandas np.random.normal(size = 100)+3) d2 = np.random.f(2,4,size = 100) d3 = np.random.randint(1,100,size = 100) 2、统计分析用到的函数 描述性统计2:describe(include=[‘number’]) include中填写的是数据类型,若想查看所有数据的统计数据,则可填写object,即include=[‘object’];若想查看 数据打乱(shuffle) 实际工作中,经常会碰到多个DataFrame合并后希望将数据进行打乱。在pandas中有sample函数可以实现这个操作。 我们只需要这样操作 df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True) 以上这篇基于Python数据分析之pandas统计分析就是小编分享给大家的全部内容了

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    Python统计分析

    # 通过直方图看一下数据的分布 plt.hist(data,100,density=True,facecolor='g',alpha=0.9) plt.show() ? df["分布"].skew() 0.014596985753041842 利用kurt计算峰度 df["分布"].kurt() 0.05430326828636112 我们再生成一组正态分布的数据来看一下 偏度 df["分布"].skew() -0.0014804168276350241 利用kurt计算峰度,正态分布的峰度K为3,一般使用时默认K-3=0,这里的数据和0很接近 df["分布"].kurt 试问:从这组数据能否说明新安眠药达到疗效(假定睡眠时间服从正态分布,显著性水平为0.05) # 先导入数据,创建数据集,进行描述性统计 dataSer = pd.DataFrame([26.7,,24.1 (α=0.05) # 创建数据 aSer = pd.Series([20.5,19.8,19.7,20.4,20.1,20.0,19.0,19.9]) bSer = pd.Series([19.7,20.8,20.5,19.8,19.4,20.6,19.2

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    「R」基本统计分析

    描述性统计分析 R基础包自带summary()函数用于获取描述性统计量,我们调用自带的车辆路试数据集mtcars进行下面相应的展示。 使用格式: stat.desc(x, basic=TRUE, desc=TRUE, norm=FALSE, p=0.95) 其中x是一个数据框或时间序列。 0.93341934 0.94325772 normtest.p 0.1228814 0.04880824 0.09265499 感觉这个函数统计很全面,基本涵盖了一般统计分析会涉及的基础量和显著性检验结果啊 用的数据集是1960年美国47州的刑罚制度对犯罪率的影响的信息。 独立样本t检验 针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里假设两组数据是独立的,并且从正态总体中抽得。 组间差异的非参数检验 如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设,可以转向非参数检验。

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