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1，客户端路径怎么看

把鼠标放在图标上点右键-属性，看起始位置或查找目标

客户端路径怎么看

2，如何查看手机app储存路径

适用品牌型号：华为p40pro，iPhone12，小米11；系统：emui10.1，ios14，MIUI12.5；1、在文件管理里面就可以查看手机软件路径，打开文件管理并进入，点击“分类&rdquo；“应用&rdquo。2、进入应用可以看到所有的软件都在里面，点击想要查看的软件，点击下方的“详情”就可以看到app的路径。

如何查看手机app储存路径

3，怎么知道APP安装地址路径尽量避免ROOT

安卓系统的APP都安装在/data/app中。系统不root的话，这个路径是不能访问的。

怎么知道APP安装地址路径尽量避免ROOT

4，怎样查看手机app的路径

1、首先打开手机，在手机桌面上找到“文件管理”并点击进入。2、进入到“文件管理”首页后，可以看到手机上所有文件的分类。3、可以根据自己的需求打开想要查看的文件夹后，可以随便选择一个文件，一般长按可以选中文件。4、选中文件后，手机下方会弹出一个对话框，点击“更多”进入。5、进入到更多页面后，点击“详情”查看文件的详细信息。6、在弹出的详细信息一栏里面，可以明显看到储存路径。查看手机app储存路径是比较简单，按照上面的步骤就可以查看，是非常方便的。除了上面这种方法外，还可以在手机的应用商城里里面下载安装手机管家，这样手机管家会对安装的软件进行管理，点开软件后就能查看软件的储存路径，也是一种比较方便的查看方式。

5，怎么查看手机软件安装的路径

手机里面data/app系统程序system/appsd卡内mnt/asec里面
在软件下载网站先设机型再在系统分类里找文件管理一类的(注意一定要找人气好的)

6，如何做好用户分析

01行为事件分析行为事件分析法主要用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录用户行为及业务过程，如用户注册、浏览商品详情页、成功下单、退款等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。02点击分析模型点击分析模型在各行业内数据分析应用较为广泛，是重要的数据分析模型之一。其中点击图是点击分析方法的效果呈现，在用户行为分析领域，点击分析包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。03用户行为路径分析用户路径的定义，就是用户在APP或网站中的访问行为路径。对于一个指定的页面（URL），用户是从哪些场景来到这个页面（来源）？进入这个页面后又去往哪些场景(去向）？用户浏览路径是否是按照运营设计的路径前进还是偏移？用户行为路径分析就是解决以上问题的分析方法：指导运营明确用户现存路径，优化用户行为沿着最优访问路径前进，结合业务场景需求进行前端布局调整。04用户健康度分析用户健康度是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警。包括三大类型指标：产品基础指标、流量质量指标、产品营收指标。它们三者构成了评价产品健康度的体系，它们也各有侧重点。05漏斗模型分析定义：漏斗模型分析，本质是分解和量化，也就是说从一个事件环节的最开始（获取用户）到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率表现力，就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个事件流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。流量漏斗模型在产品运用中的一个经典运用是AARRR模型，来自增长黑客Growth hacker一书中（这本书特别值得一看），AARRR模型是结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。06用户画像分析用户画像的正式名称是User Profile，是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。在产品早期和发展期，会较多地借助用户画像，帮助产品运营理解用户的需求，想象用户使用的场景，产品设计从为所有人做产品，变成为带有某些标签的3-5个人群做产品，间接降低复杂度。

7，手机上装的软件路径怎么查

系统自带软件：system文件夹里面的app文件夹第三方软件：data文件夹里面的app文件夹
先在网上下载软件，然后直接打开就可以了（格式必须是手机支持的如sis sisx jar等等）

8，数据指标 移动应用数据分析体系

考核的重点指标: 参与度分析主要分析用户的活跃度； 渠道分析主要分析渠道推广效果； 功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率； 用户属性分析主要分析用户特征。 用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。 活跃用户指在某统计周期内启动过应用（APP）的用户。 活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数（DAU）、周活跃数（WAU）、月活跃数（MAU）。 新增用户是指安装应用后，首次启动应用的用户。 按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标；另一方面，新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高，那说明该产品的活跃是靠推广得来，这种情况非常值得关注，尤其是关注用户的留存率情况。 以周活跃用户为例，周活跃用户包括以下几类用户，包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。 本周回流用户是指上周未启动过应用，本周启动应用的用户； 连续活跃n周用户是指连续n周，每周至少启动过一次应用的活跃用户； 忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户； 连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户； 近期流失用户是指连续n周（大约等于1周，但小于等于4周）没有启动过应用但用户。 用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析，有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。 用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例。 用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。 次日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户在第二天（如明天）再次启动应用的比例； 7 日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户数在第 7 天再次启动该应用的比例； 14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户吸引力很重要的指标。 通常，我们可以利用用户留存率对比同一类别应用中不同应用的用户吸引力。如果对于某一个应用，在相对成熟的版本情况下，如果用户留存率有明显变化，则说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。 每个用户的总活跃天数指标（TAD，Total Active Days per User）是在统计周期内，平均每个用户在应用的活跃天数。 如果统计周期比较长，如统计周期一年以上，那么，每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在APP上耗费的天数，这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。 参与度分析的常见分析包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。 参与度分析主要是分析用户的活跃度。 启动次数是指在某一统计周期内用户启动应用的次数。 在进行数据分析时，一方面要关注启动次数的总量走势，另一方面，则需要关注人均启动次数，即同一统计周期的启动次数与活跃用户数的比值，如人均日启动次数，则为日启动次数与日活跃用户数的比值，反映的是每天每用户平均启动次数。通常，人均启动次数和人均使用时长可以结合一起分析。 使用总时长是指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。 使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。 人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值； 单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和启动次数的比值。 使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标，道理很简单，用户每天的时间是有限的且宝贵的，如果用户愿意在你的产品投入更多的时间，证明你的应用对用户很重要。启动次数和使用时长可以结合一起分析，如果用户启动次数高，使用时长高，该APP则为用户质量非常高，用户粘性好的应用，比如现在很流行的社交应用。 访问页面数指用户一次启动访问的页面数。 我们通常要分析访问页面数分布，即统计一定周期内（如1天、7天或30天）应用的访问页面数的活跃用户数分布，如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数，以及50页以上的活跃用户数。 同时，我们可以通过不同统计周期（但统计跨度相同，如都为7天）的访问页面分布的差异，以便于发现用户体验的问题。 使用时间间隔是指同一用户相邻两次启动的时间间隔。 我们通常要分析使用时间间隔分布，一般统计一个月内应用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布，如使用时间间隔在1一天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。同时，我们可以通过不同统计周期（但统计跨度相同，如都为30天）的使用时间间隔分布的差异，以便于发现用户体验的问题。 渠道分析主要是分析个渠道在相关的渠道质量的变化和趋势，以科学评估渠道质量，优化渠道推广策略。 渠道分析需要渠道推广负责人重点关注，尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下，渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。 渠道分析包括新增用户、活跃用户、启动次数、单次使用时长和留存率等指标。 这些指标均在上文阐述过，在此就不在赘述。以上提到的只是渠道质量评估的初步维度，如果还需要进一步研究渠道，尤其是研究到渠道防作弊层面，指标还需要更多，包括：判断用户使用行为是否正常的指标，如关键操作活跃量占总活跃的占比，用户激活APP的时间是否正常；判断用户设备是否真实，如机型、操作系统等集中度的分析。 功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。这些指标需要功能运营的产品经理重点关注。 功能活跃指标主要关注某功能的活跃人数、某功能新增用户数、某功能用户构成、某功能用户留存。 这些指标的定义与本文第一部分的“用户规模与质量”的指标类似。只是，本部分只关注某一功能模块，而不是APP整体。 APP页面访问路径统计用户从打开应用到离开应用整个过程钟每一步的页面访问和跳转情况。 页面访问路径分析的目的是在达到APP商业目标之下帮助APP用户在使用APP的不同阶段完成任务，并且提高任务完成的效率。APP页面访问路径分析需要考虑以下三方面问题： 4.2.1 APP用户身份的多样性，用户可能是你的会员或者潜在会员，有可能是你的同事或者竞争对手等； 4.2.2 APP用户目的多样性，不同用户使用APP的目的有所不同； 4.2.3 APP用户访问路径的多样性，即时是身份类似、使用目的类似，但访问路径也很可能不同。 因此，我们在做APP页面访问路径分析的时候，需要对APP用户做细分，然后再进行APP页面访问路径分析。 最常用的细分方法是按照APP的使用目的来进行用户分类， 如汽车APP的用户便可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行基于不同访问任务的进行路径分析，比如意向型的用户，他们进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。 还有一种方法是利用算法， 基于用户所有访问路径进行聚类分析，基于访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。 漏斗模型是用于分析产品中关键路径的转化率，以确定产品流程的设计是否合理，分析用户体验问题。 转化率是指进入下一页面的人数（或页面浏览量）与当前页面的人数（或页面浏览量）的比值。用户从刚进入到完成产品使用的某关键任务时（如购物），不同步骤之间的转换会发生损耗。 如用户进入某电商网站，到浏览商品，到把商品放入购物车，最后到支付，每一个环节都有很多的用户流失损耗。通过分析转化率，我们可以比较快定位用户使用产品的不同路径中，那一路径是否存在问题。 当然，对于产品经理，其实不用每天都看转化率报表，我们可以对每天的转化率进行连续性的监控，一旦转化率出现较大的波动，便发告警邮件给到相应的产品负责人，以及时发现产品问题。 用户属性分析主要从用户使用的设备终端、网络及运营商分析和用户画像角度进行分析。 设备终端的分析维度包括机型分析、分辨率分析和操作系统系统分析，在分析的时候，主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析不同机型的活跃用户数、新增用户数和启动次数，分析不同分辨率设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数，分析不同操作系统设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数。 网络及运营商主要分析用户联网方式和使用的电信运营商，主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析联网方式（包括wifi、2G、3G、4G）的活跃用户数、新增用户数和启动次数，分析不同运营商（中国移动、中国电信、中国联通等）的活跃用户数、新增用户数和启动次数。 主要分析不同区域，包括不同省市和国家的活跃用户数、新增用户数和启动次数。 用户画像分析包括人口统计学特征分析、用户个人兴趣分析、用户商业兴趣分析。人口统计学特征包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业等；用户个人兴趣指个人生活兴趣爱好的分析，如听音乐、看电影、健身、养宠物等；用户商业兴趣指房产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。用户画像这部分的数据需要进行相相关的画像数据采集，才可以支撑比较详细的画像分析。

9，如何分析网站的访问路径

从过去所使用的网站分析工具来看，Ominiture Site Catalyst的访问路径分析功能无疑是非常强大的，但易用性并不是太好，图表也不是很直观。而老版的Google Analytics常常被人诟病的一点是路径分析的功能太弱，目标转换可视化报告提供了一些访问路径转换的信息，但你必须预先把转换路径设置好。想当初一件比较搞笑的事情是，对于路径分析与活动跟踪，我们使用的是Site Catalyst的数据，在其他方面我们则使用GA的数据。而现在在GA新版中，增加了用户访问路径的流可视化图表，可以直观地展示了用户的访问路径信息，这个免费工具的访问路径分析功能得到了大大的加强。流可视化报告功能很好很强大，但使用Google Analytics作路径分析也不只是只有流可视化报告这一种方法，以下是一些访问路径分析中常用的报告与功能，大家可以根据分析需求选择合适的分析方法。另外，也可以借助一些第三方工具如PadiTrack来完成访问转换路径的分析。 一、访客流可视化报告 首推的当然还是访客流可视化报告。这是Google Analytics新版重磅推出的强大功能。流可视化报告使用甘特图直观地展示了访问者在网站上的访问路径。报告中的信息包括访问来源、用户浏览过的各个页面、以及用户会在哪里退出你的网站。渠道可视化报告中值得称道的一部分是节点概念的提出。一个节点可以是网站上的一个网页一组页面。Google Analytics会把类似的网页作自动分组或是你自己可以设置条件对页面分组。这样你可以查看通过这些类似网页的访问路径，而不是查看通过你的网站上每一个页面的访问路径。这大大简化了访客流的可视化，与其他网站分析工具的传统路径分析报告相比，这是一个巨大的进步。 不过用户流报告也有着自身的缺点，因为报告中涉及的数据量过大，对于流量偏大的网站很容易生成数据取样的报告，不过如果你不是追求非常准确的转换率数值，而是想看一下大概的数据或对比一下不同时间段的转换率，这一报告的数据已足够支持你的决策。 二、渠道可视化报告 如果你想要更准确的路径转换数据，建议还是使用渠道可视化报告。渠道分析（有时也被称为路径分析）是目标报告的一个子板块。如果你给目标设置了转化渠道，Google Analytics的渠道可视化报告将以漏斗图的形式向你展示用户访问路径中每一步的转化及退出数据，这有助于你直观地查看访问者是如何到达（或没有到达）你设置的目标，从而可以对有异常的转换步骤展开分析。?? 渠道可视化可以让你对你的渠道页面的说服力进行评估，也就是说，现在的渠道页面是否能引导用户进入下一步，是否能让用户更加接近转化目标。
昨天志明尝试更改了apache的默认网站根目录文件夹，发现居然网页显示不出来。从理论上来说，是可以更改的，由于本人从未有过如此想法，当时就未作过多探索。刚才，在进入文件夹时突然记起这个问题来，就顺便实现了一下，打开apache的配置文件httpd.conf找到了 <directory d:/apache/htdocs 改为 <directory e:/htdocs ,用phpinfo();测试了一下，发现是网站拒绝访问，由于原来我用iis的缘故，很自然想到了是文件目录权限不足的问题，可是更改了文件目录权限后，问题丝毫没有得到解决。 一、修改apache的默认站点目录 apache http server安装好后，默认的站点目录位于其安装目录下的htdocs文件夹内，默认首页是该文件夹的index.html文件。比如，我的apache是安装在c:/wamp/bin/apache/apache2.2.21内，那么我的apache的完整的默认站点目录地址就是c:/wamp/bin/apache/apache2.2.21/htdocs/，默认首页就是c:/wamp/bin/apache/apache2.2.21/htdocs/index.html。 很多时候，不管是学习、测试，还是想真正的搭建自己的站点，我们可能并不想把自己的网站放在apache默认的站点目录下，这时，本节的知识将会帮助你解决这个问题。 在httpd.conf找到 documentroot d:/apache/htdocs ，我把这行改为 documentroot e:/htdocs 即可。 修改方法：1、到apache的安装目录下找到conf文件夹，该文件夹内会httpd.conf这样一个文本文档，它是apache的配置文件，负责指挥apache的运行。 2、双击打开httpd.conf这个文本文档，按下键盘上的ctrl+f组合键查找documentroot （带英文双引号，见图），查找出来之后（仅有一处），将字符串documentroot后面双引号内的字符串修改为自己想要设定的网站目录。 如：默认为documentroot c:/wamp/bin/apache/apache2.2.21/htdocs，现修改成documentroot d:/apache 3、完成上述第2步之后，暂不要关闭httpd.conf文件，继续查找，查找<directory （带英文双引号，见图3），查找到<directory 之后，将第一个directory字符串后面双引号内的字符串修改为自己想要设定的网站目录。 如：默认为<directory c:/wamp/bin/apache/apache2.2.21/htdocs，现修改成<directory d:/apache 4、同时按下键盘上的ctrl+s组合键保存上述修改，一定记得要停止（stop）一次apache服务然后再启动（start），使刚刚的修改生效。 综上所述，更改 apache 默认网站根目录只需更改以下两个地方即可！ 1.找到 documentroot d:/apache/htdocs 将d:/apache/htdocs改为你自定义的网站目录； 2.找到 <directory d:/apache/htdocs 将d:/apache/htdocs改为你自定义的网站目录。

10，如何做用户行为路径分析

行为路径分析就是分析用户在产品使用过程中的访问路径。运用dm hub通过对行为路径的数据分析，可以发现用户最常用的功能和使用路径，并从页面的多维度分析，追踪用户转化路径，提升产品用户体验。通过分析用户的这些行为轨迹数据，来验证访问路径是否和预期指标的一致，如有偏差就是产品可能存在的问题，需要及时对产品进行优化，找到缩短路径的空间。
提前预判，使用流量地图，分析产品真实用户体验和访问路径，比如社群鸭，最后就是对比差距。
用户行为分析是网站分析最为关键的要素，也是决定网站运营分析最为关键的环节，用户分析分析能帮你判断出你的客户群是否精准，你的广告费是否花到位，通过用户行为分析，实现精准营销。什么是用户行为分析用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。这是狭义的只指网络上的用户行为分析。重点分析的数据用户的来源地区、来路域名和页面；用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数；注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯；用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字；用户选择什么样的入口形式（广告或者网站入口链接）更为有效；用户访问网站流程，用来分析页面结构设计是否合理；用户在页面上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据；用户在不同时段的访问量情况等：用户对于网站的字体颜色的喜好程度。访客流量分析用户群：用户者主要所在区域，24小时之内有多少回访。访问者：访问主要来源哪个区域，如国家、省份、城市。访问量：分析网站月访问，日访问，时访问，来确定网站的高峰是在是何月何日何时。浏览量：访客在一定时间内所浏览内容，日最大浏览量多少，日最小浏览量多少。流量来源：分析网站是从哪方便来的流量。流量页面：哪些页面主要引来的流量。访问者分析：在24小时的回访次数，访客浏览多少页面，在网站中逗留多长时间。访客访问分析：用户电脑所采用的系统语言，所使用的浏览器，屏幕尺寸，屏幕颜色位数。搜索引擎：搜索引擎是提供信息查询的工具，通过分析网站来源关键词，来确定搜索引擎 用户主要关注网站哪些方面。广告效果分析广告效果、性价比分析、成本分析、转化率等 恶意点击分析损耗分析、防御策略等等用户行为分析的维度行为分析数据的记录与整理电子商务网站到手不是立刻开展优化，而是记录之前的数据情况，记录之后要进行一系列维度的数据整合。可以说，数据分析和整理做好对以后的优化有很大的帮助。我一直很强调基础，我们做网站优化要善于记录日志，操作日志，异常日志都要有据可循。也许你会觉得一时很麻烦，但是会免去你以后的很多失误。举个例子：除了基本的收录、外链、锚文本、UV、关键词排名等，你至少还要注意，访客地区分布情况，频道流量情况，页面点击行为等，而且要把搜索流量与广告流量区分开。　　对于基础的数据还要记录主要竞争对手的。关键词分析一个电子商务网站需要拥有大量的产品和目录，同时海量的页面信息。这些页面是否能带来搜索引擎流量取决于网站自身构架的良好性，页面体验与SEO优化做的到位程度有关。SEO优化怎么样，从网站的关键词策略能大概分析的出，包括很多长尾布局，频道关键词以及首页title的书写。良好的关键词策略是获得大量长尾关键词流量的利器!　　所以前期对关键词进行有效的整理，例如对首页核心关键词，频道关键词和重点的一些关键词排名进行检测和记录，必要时要针对专题或者单页面进行特别的seo优化处理。数据分析对于基础的数据进行记录是第一步要做的，但那是热身。需要对具体的数据进行更加细致的分解，看到一个网站日PV 10W，日IP 5W并不能证明太多，我们需要分析更多的维度，例如，着陆页面的跳出率情况，直接流量与总流量对比，端到端的ROI等等。　　推广流量与自然流量要做好区分，基本上我们所谈及与seo有关的流量是自然流量部分，推广流量中有直接流量，自然流量中也含有直接流量，这势必造成数据上的误导与混淆;所以要安装监控代码识别出来，必要的时候要使用第三方的数据分析工具（如GA.99click旗下的siteflow）。网站易用性分析你要了解网站如何呈现给用户的，因为一切seo都是站在用户角度，而不是你的角度，所以网站体验非常重要。尤其对于一个电子商务网站来说，用户体验就是重中之重了。作为电商网站的运营或者seo来说，易用性体现在网站具有清晰的导航系统，方便的搜索系统与醒目的引导系统。三大系统结合起来，会使用户有“流连忘返”的感觉。用户分析的主要目的把握网站整体布局颜色等。分析用户行为数据进行网站调整。掌握大多数网站用户心理。网站用户行为策划。思维活跃，随时根据用户与改变。通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准、有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益，实现销量的提升。
问题比较泛，只能粗略回答了 :) 一、精细化运营的目标 比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可;如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。 2.设计统计框架 假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能，同时还会浏览或者产生内容，那么需要在产品设计的同时，把你的统计框架设计好。 二、简要的操作流程 1.数据采集首先列出你需要的数据项，接着评估哪部分是需要APP上报的，哪部分是后台可以统计的，然后分别在前后台加上。一般来讲，APP上报采集的数据，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，不仅之前的功夫都白做了，还会带来一大堆脏数据，同时还有可能降低客户端的运行效率，得不偿失。 2.数据整理数据采集完之后，需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据，这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示，就不赘述了。 3.数据分析按照一开始设计的统计框架，你可以很清楚的看到自己需要的数据了。 当然以上只是基础得不能再基础的分析，再深入一点的，例如你拿到这些数据，可以分析使用A功能的用户同时还喜欢B功能，二者关联性较强，是否可以在前端设计时更多的考虑整合，或者界面上的调整;比如分析点击流，大部分用户访问或使用APP的路径是怎么样的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用户属性，比如男性用户和女性用户，他们在用户行为上是否有明显差异?等等。 不同产品的数据分析方式和模型差距非常大，没法一下子就说清楚。所以以上更多的是举例。 三、一些需要注意的原则 1.数据本身是客观的，但被解读出来的数据一定是主观的，同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析(比如已经有了假设，再用数据去论证); 2.APP采集数据，一定是优先级比较低的事情，不能因为数据的采集而影响产品的性能和用户体验，更不能采集用户的隐私数据(虽然国内很多APP并没有这么做); 3.数据不是万能的，还是要相信自己的判断。
首先你得对用户行为有数据的支撑才好做分析，你可以用表单大师试试，做一个表单能收集用户行为的数据，表单做好后把表单链接地址或者二维码发布出去，让你的用户填写表单进行反馈，你就可以对收集上来的数据通过表单大师的报表进行图形化分析了。可以支持手机端的

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