为什么建立数据分析体系？建立了以后的起到了对产品怎样的深远影响，到底对如何与准确利益挂钩，说服领导重视利益？为什么要建立数据分析体系，之前在线下的分享中有详细的说明，现在简单的再说一下，主要是有三点：健康检查、异常诊断、质量保证。
即从宏观上了解产品的现状，预估产品的未来，验证产品的市场。从整体上来说，去把控产品的走势，从数据来验证产品的表现是是否和自己之前的思路与设计的初衷一致。
也就是说，看看你能否接受市场的检验，尤其是针对电商类的产品——数据就能直观的看出来一个产品是不是大家愿意买。
我们的产品在平时表现，如果是正常的话，这个曲线应该是比较平滑的，一般呈上升趋势。但如果产品上线之后，突然发现数据表现跟预想的差距比较大。
也就是说，可能会出现某一段时间的急速下降，或者说有一个时间上的波动。那么这种情况下，就可以初步判断我们的产品出了异常。我们平时在做产品的过程，需要随时观察这些异常，发现一些潜在的问题。
主要体现在三点：错误的收集，体验的优化，产品设计思路的验证
很多程序的bug、崩溃等都是在产品发布后，用户在使用过程中才能发现问题。那么直接通过买点的方式去收集一些系统崩溃后堆栈的数据，能让开发根据实际场景来修正我们产品中的一些问题，这些问题更多的是测试的时候发现不了的。
从体验（包括UI，交互设计）这块来说，更多的是产品经理、交互设计师在功能设计时，发生撕逼，我说A方案好，他说B方案好。这时候就通过数据来验证，看用户对哪个页面的浏览更多，点击量更高。
就此回答了为什么我们要建立数据分析体系，包括检测产品的健康状况、诊断有无异常以及保证产品的质量。
至于利益这块，我们的数据分析是不是能让产品产生盈利，或者说通过数据分析让产品挣钱。数据对于产品的盈利这种影响很难去评估，除非一些特殊的产品。
在绝大多数企业里面，数据分析更多的是预测未来、规避风险、及时止险。因为从数据角度，数据会有滞后性。很多都是在上线后才能采集到实际的表现，更多的是通过一定的统计规则和和数据的表现来说明问题或给出建议，有点亡羊补牢的感觉，目的是为了避免未来产生更多同样的问题。网站数据分析和APP数据分析的区别是什么？有什么共同之处？第一，目的都是通过数据的方式来分析产品的一个表现；
第二，都是对页面点击和跳转维度的分析，PC端和移动端都有埋点的概念。
PC的埋点随时的，实时更新的，移动端的初期的埋点要跟着版本走。
PC端定义一个新用户和移动端定义新增用户的指标是不一样的。
那我对这个问题的理解是两个关键词：中小企业，高效分析。
一方面是业务规模比较小，另一方面是人比较少。这时候一个比较简单高效又省钱的方法——借助第三方平台。
借助第三方平台，一方面省人力去搭建统计平台，很多第三方平台都会把APP里面的数据最关键核心数据直接剥离出来算好了；另一方面就是省钱，第三方平台绝大数都是免费的。
第一，企业在做数据指标的时候，抓重点，有的放矢，要确定几个影响公司决策的关键指标，不要西瓜芝麻一把抓。只要定期的关注那些能影响公司核心业务的指标，以此来做快速的业务表现判断。
第二，在做指标或者说定期去分析数据的时候，重点去分析那些关键数据，能极大地提高效率，快速发现问题。
第三，我觉得应该就是分工协作。也就是说，我们并不是靠一两个数据分析师或者数据产品经理来分析整个公司的一个数据表现情况，更多的是培养全员的这种数据意识。把每一个人的这种数据分析的积极性调动起来，由某个人带队一步一步的建立公司的数据体系。
一般来说，我接触过的比较良性循环的一个数据分析过程或者他的一个团队构成，一般由运营的老大或是老板本身直接带队。由运营这边提出数据需求，产品经理协调、沟通。也就是说，产品经理帮运营梳理数据指标的体系，并且协调开发，由开发最终从数据库里也好，或者从中埋点也好去共同实现。
运营带队、产品协调、开发实现，分工协作，这样每个人有自己的侧重点，大家都有一个统一的意识，这样做起来比较高效，目前我们公司也这样做的。
这个问题总结起来也是三个词：借助第三方平台，抓重点和分工协作。我理解的所谓用户来源更多的翻译到移动端的产品分析来说就是渠道，移动APP的渠道分析主要包括线上和线下两种，平台主要包括安卓和iOS两种。
关于渠道推广分析，当时我在网易新闻是专门做这块的，算比较有心得，要是有机会可以专门分享给大家。这是当时做的培训的图片☟
先说安卓的渠道，安卓从技术层级来说比较简单，就是通过打渠道包的方式来做统计。由商务的同事去谈一些渠道推广方，产品人员来对接商务告诉开发，渠道推广方对应标识的唯一的渠道ID是什么。
只要把渠道ID的标识写到安卓包的配置文件里，SDK检测到激活时，把渠道ID回传给服务端，服务端就可以统计不同渠道用户激活带来的量。
首先是第三方应用市场，这个应用市场还会再细分，比如说一些主流的应用商店，像91市场、安智市场、安卓市场等。还一部分装机助手，像手机的91助手、360助手、豌豆荚等。
此外，还有一些手机厂商，比如小米、华为、三星、HTC等都有自己的第三方应用市场；运营商移动、联通也有自己的应用市场；像一些比较大的互联网公司，百度、搜狐和新浪等都有自己小型的应用市场渠道。我们绝大数的安卓收集都是通过这些应用市场来下载的。
第二类是广告联盟，本身是一个公司，能聚集一些小的渠道，比如积分墙，做一些积分墙的推广。业内比较有名的有多盟、优米等，可以做一些推广，这些都可以叫做广告联盟。
第三类推广渠道是厂商预装，手机厂商对手机预装APP，一般都是一些大公司在手机出厂前就和厂商，像华为、小米、vivo等做预装的量比较大，相当于你的手机在出厂时就已经安装了APP。
最后一种是水货刷机。第三方的刷机基本是在线下，会有一些专门做刷机的厂商，每天成批刷机。在你手机出厂后，会刷一批系统，自带APP。我们也可以找这些水货刷机的厂商直接做预装，比如刷机精灵等在做。
除此之外，还可以通过社会化推广的方式来做，比如在社群做分享，在社区形成二次甚至多次传播，也可以做推广，但是这种的数据的分析就不太好做。
总之，对于安卓来说，用户来源就分以上几种，每一种可以分别去定义。不同类型的推广方式，可从不同的维度做数据的分析。
比如说像第三方应用市场，很多用户都是通过这个渠道来下载APP，所以这方面的数据更多的是看活跃和留存；像广告联盟这种，是通过积分墙来分析，更多的是用户完成任务通过量级来做分析。
具体的渠道数据分析更多由产品经理和负责渠道推广对接的同事直接对接，了解真正想要获取的数据。这一块比较敏感，因为推广是花钱有成本的，目的是能通过最少的钱换取最多高质量的用户。
>>>> iOS，渠道较少，除了越狱，官方渠道只有一个AppStore
原则上我们所有的数据和激活都是通过AppStore这个渠道来获取，但是在实际推广的过程中，我们更多的是想分析用户是通过什么渠道跳转到AppStore上进行下载，激活产品。这就需要我们直接和技术做最底层的对接——API接口对接。
例如，我们想要和广点通合作，广点通可能会在腾讯的网站上推广我们APP的二维码，用户通过扫码跳到了AppStore进行下载。这时候我们需要对广点通进行结算，广点通这边和我们这边都需要出技术人员，互相判断有多少用户来自广点通，做技术对接。
至于具体的对接流程，广点通那边针对下载的手机号做一些标识，通过API传给我们的技术人员，对比我们自己服务端的下载激活有多少是由标识的手机号带来的，大概就是这样的流程。
可能单说，大家不太理解。可以找一家第三方推广公司，他们有详细的API对接文档，开发人员一看就懂，并不难。
总之，iOS不同来源的区分，相较于安卓来说，从技术上来说比较复杂，因为需要做底层的接口对接。从分析的角度来说是一样的，都是通过区分不同的渠道ID，来看数据在我们整体每天的新增、活跃和下载的表现。
总结：Android的渠道，分第三方应用市场、广告联盟、厂商预装、水货刷机、社会化推广。iOS的渠道，更多的是跟第三方做API对接。APP内使用webview框架接入的H5页面，是用app的统计工具去统计，还是用web网页的统计工具去统计，还是两者都用？哪种方式更合适。或者是否可以分别举例哪种场景更适合用哪种方式。两种都可以。个人认为看需求和使用场景，如果你只是单纯想统计页面的点击，直接使用友盟做自定义事件；如果是想统计页面之间的各种跳转，直接在webview框架接入的H5页面的方式更合适、更专业。是不是除了安装第三方的sdk，app本身就是产生用户行为的日志记录文件，第一方的日志文件？如果有的话，这种文件一般有些什么信息？这个是肯定有的，我们不用埋点，照样有些数据是可以直接统计出来的。这些基本的日志文件，从狭义来说，更多是服务器本身储存API的访问流的记录，可以通过第三方的工具访问日志，涉及到一些技术的方案。
简单来说，我们所有APP的页面很多都是通过访问接口的方式来获取页面信息，比如页面一刷新就向服务器发一个请求数据的代码，通过这段代码就可以保存到我们服务器本地，用于未来做行为数据的分析。
文件的信息包括手机设备、版本、使用场景，网络情况等都是可以定制的，可以和开发商量。但是大小有一定限制，否则会影响效率。请问分享老师除了分享ppt以及自己的经历外，能否提供一些资源，比如常看的网站、一些自己收藏的资料等？一方面会更新一些产品新的功能，对我们的每一步的数据统计都有帮助；另外很多第三方平台都会定期放出一些官方的统计报告，一些数据分析的技术解决方案和数据分析方法。
（比较新，学习先进的技术，也在评估后期接入他们家的SDK）
这里面不建议一个APP里面接入多家的SDK，一方面可能会有程序上的问题，之间会出现调用互相冲突，不好判断；另一方面可能会有泄露的风险，虽然很多平台都说绝对不会泄露，但防人之心不可无，自己家的数据还是越少人知道越好。
（经常放一些运营推广知识和渠道商的联系方式，明码标价）
阿里无线数度数据产品经理，阿里的无线数度都是由他一手设计的，我自己很多数据分析的启蒙都是来自于他，是个很善于总结的人。
Heidixie格物志 http://heidixie.lofter.com/
最近没有更新，自己不做数据产品分析，但是有很多数据产品的解读，值得一看。
曹政的微信公众号（id：caozsay），百度的大牛，当年负责百度的广告推荐，从数据角度分析问题的文章都是经典，但是文章比较难懂，大神级。
http://www.devstore.cn/service/newproductList/cla14.html《流量的秘密—Google
Analytics网站分析与优化技巧》 这两本的作者都是蓝鲸（网名），早期做Google Analytics领域特别经典的人物。这两本虽然基于网站的分析，但和移动端的很多理念类似。前一本是自己写的，后一本是翻译的，都是经典中的经典。
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