用户数据分析要分析哪些内容 最重要的4大内容
在马云宣称的DT时代，作为运营人员，日常与数据指标打交道已经成为必备的核心技能。平时无论是日常操作还是面试，都需要储备更多的数据统计分析的基础知识。我朋友是一家互联网公
在马云宣称的DT时代，作为运营人员，日常与数据指标打交道已经成为必备的核心技能。平时无论是日常操作还是面试，都需要储备更多的数据统计分析的基础知识。
我朋友是一家互联网公司的运营经理，工资不错。她也是公司里的专业运营高手。但是他最近在微信上跟我说了一件事。是这样的。
最近和老板参加互联网峰会，有一个游戏公司高管分享的PPT里有几个大写字母的运营数据指标概念。老板很感兴趣，于是问他“DNU”和“PCU”是什么意思。尴尬的是，这两个指标他都没碰过，于是找度娘解围。于是他觉得他的高级话务员的编制崩溃了！
后来我安慰他说，运营涉及面很广，有不同的子产品业务，每一项都可以创建独特的统计指标。有一段时间没看懂是可以理解的。
话说回来，在马云所宣称的DT时代，作为一名运营人员，日常与数据指标打交道已经成为一项必不可少的核心技能。平时多储备一些数据统计分析的基础知识是很有必要的。
下面，我重点整理一下用户运营数据统计指标的常用术语，供大家参考。
网页访问数据指示器
1。独立于IP(互联网协议)的IP
通常采用独立的IP号，理论上是指同一IP地址的重复访问在00:00-24:00期间只计一次。不同的商业统计工具可以缩短消除重复统计的时间，这也是数据统计放大的常用套路。
2。UV(唯一访问者)独立访问者
来访的独立客户端(电脑、手机、pad等。)是独立的访问者，技术上以MAC地址作为唯一标识ID。理论上(仅理论上)24小时重复访问终端只算一次。
3。PV(页面视图)页面视图
网页被访问的次数，或简称为访问次数或页面浏览量。有些统计工具会计算用户每次刷新的PV(这也是很多网站PV过高的原因之一)。由于PV数据通常是最高的数据指标之一(UV/IP/RU/WAU)，网站访问量是目前互联网公司公布的最常用的统计数据。
4。LP(登录页面)登录页面
是指在广告引流或推广中引导用户登录网站首页。【/s2/】网络营销前期通常以网站首页为登陆页，后期通常以特定的广告页、专题页或略复杂的Minisite为登陆页，有点类似于手机上流行的H5宣传页。
5。BR(跳出率)跳出率
是指在访问登陆页面后，没有点击任何其他页面或其他交互行为，直接离开的访问者占访问登陆页面的所有访问者的比例。
这个指标可以衡量一个网页或者网站的质量。
用户活动数据的统计指标
1。RU(注册用户)注册用户
对于注册用户数，严格的数据应该是经过有效验证并激活的注册用户数，放大的数据可以填写并提交注册信息。
2。AU(活动用户)活动用户
在一定时间内登录或使用过某个产品的用户。
3。DAU(每日活跃用户)每日活跃用户
单日登录或使用某产品的用户数
(不包括重复登录的用户)。通常，游戏的付费网站会采用DAU的概念。
4。mau月活跃用户(月活跃用户)
将DAU的统计周期延长到一个月，这是MAU的数据。
5。DNU(每日新增用户)每天都会增加新用户
即当天新注册登录用户数。
6。ACU(平均并发用户数)平均同时在线用户数
同时在线的平均用户数，
通常取24小时内每小时同时在线的用户数之和除以24小时
。
7。PCU(峰值并发用户)是最高的同时在线用户
24小时内同时在线的最大用户数。如果想要高数据性能，
通常取一小时内同时在线人数最多的值
；如果更严格的话，还可以统计某秒同时在线人数的瞬时峰值。
8。TS(时间花费)用户的平均在线时间
所有在线用户的总持续时间除以该时间段内的在线用户数。
9。URR(用户保留率)用户保留率
在新增用户中，经过一定时间后仍然活跃的用户占新增用户总数的比例。
按照不同的间隔天数作为统计周期单位计算相对严格
；根据不同产品的使用频率特点，以周为统计单位进行计算相对更合理，因为很少有产品需要用户每天登录使用。
10。UCR用户流失率用户流失率
与“用户留存率”相对的一组概念，是指在一定时期后，没有登录、使用等主动行为的新增用户。
用户流失率=(1-用户留存率)*100%计算
用户支付行为数据的统计指标
1。PU(付费用户)付费用户
有付费行为的用户。该指标弱化了统计周期的背景，所以在数据统计中不常用。
2。CR(ConversionRate)已付转换率
新增用户中，有付费行为的新增用户除以新增用户总数。这个公式类似于电商网购中的支付转化率指标。
3。ARPU(每用户平均收入)每用户平均收入
衡量某一付费产品或业务在一定时期内收入水平的指标，通常被电信运营商或网游公司使用较多，而被零售电商使用较少。
ARPU=某一时期的总收入/该时期的总AU数
4。arppu的每付费用户平均收入(每付费用户平均收入)
ARPPU=一定时期内的总收入/该时期内的总PU数
5。APA(主动支付账户)主动支付用户
指在统计周期内保持活跃的付费用户(活跃pu)数量。
这里的用户通常以用户注册ID
为准。需要排除曾经付费但在统计期内没有主动行为的沉默付费用户(沉默PU)。
6。PUR(付费用户费率)用户付费费率
计算公式为:APA/AU
，通常以特定统计周期内的活跃用户为统计前提。指一个统计周期内的活跃付费用户数(APA)除以该周期内的活跃用户总数(AU)。
7。LTV(生命周期值)生命周期值
从第一次登录到最后一次登录的整个生命周期内，用户贡献的所有经济利益的总值。但由于用户的生命周期通常难以统计，
在实际操作中，更常用“LTV_N”来统计新用户首次登录后N天内贡献的总价值
。该指标更加灵活实用。
以上只是运营数据的一些常用统计术语，不能说是一部完整的书。游戏和APP运营中还有很多更详细的数据指标。
如何看待“数据与运营绩效”的关系
由于运营是一项复杂且训练有素的工作，除了“产品、R&D和营销”之外，几乎所有其他与业务相关的问题(除了财务/人事/行政等支持职能)，尤其是那些没有被所有者认领的问题，都可以归结到运营(包括客服)上，所以很多“运营喵”常常自嘲为“杂工”。
在很多专业人士看来，“R&D”是一个与生俱来的技术岗位，“产品”也是一个自带光环的高调专业岗位(想想马克小马、红娘周等产品经理的岗位)，而“营销”则是专门做人气、曝光、发布会，而是任何工作业绩。
另外，行业大牛很容易出现在产品、技术、营销岗位上，但你几乎没听说过有哪家互联网公司出过“运营大牛”(即使有几个，都是离职后二次创业，不是在原岗位上直接成就的)。
但是，如果“运营喵”们想在公司会议上展示自己的贡献，即使给你半个小时做陈述，你也未必能说清楚这个成绩是你的，而不是产品或营销的！
不过话说回来，
如果你能通过数据分析证明自己的运营业绩，并且能在一定程度上用产品和营销切割运营效果，就足以证明你是一个称职的运营者！所有初级的“运营喵”都可以以此作为自己心中的杆秤，来衡量自己是否真正开始了运营这个行当。
最后，无论你在数据分析上有多滑，操作的“打杂”本质是不会变的。运营通常需要了解的东西很多，但都不是很深刻，这也注定了运营是“学海无涯，苦行僧作舟”。
所以我也喜欢用“润物细无声”来形容运营工作的价值隐蔽性。同时也建议所有“运营喵”都要有“顾衣隐名”的侠义胸怀！
