今天完成的事情：

复盘项目第三次demo，收拾行李 坐车

明天计划的事情：

开始PM大计

遇到的问题：

没有买到卧铺票，坐十几个小时的硬座，很难受

收获：

1. 明确数据分析的目的

做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。

明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。

2. 收集数据的方法

说到收集数据，首先要做好数据埋点。

所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。

目前主流的数据埋点方式有两种：

第一种：自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。

第二种：利用第三方统计工具。

常见的第三方统计工具有：

网站分析工具

Alexa、中国网站排名、网络媒体排名（iwebchoice）、Google Analytics、百度统计

移动应用分析工具

Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics

不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。

3. 产品的基本数据指标

新增：

新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。

活跃：

有多少人正在使用产品。如日活跃（DAU）、月活跃（MAU）等。用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。

留存率：

用户会在多长时间内使用产品。如：次日留存率、周留存率等。

传播：

平均每位老用户会带来几位新用户。

流失率：

一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。