这个问题还是有点宽泛。首先，app种类繁多，涉及各行各业。其次，不同行业的app也会涉及到不同内容的数据分析，准确回答题主的问题大概有点困难。但我大胆猜测，题主是想对App做一个运营分析，希望帮助App获得更多的下载量和使用量，提高用户留存，同时总结不同渠道的投放效果，优化资源配置。
事实上，基于以上客户需求，常用的App数据分析指标已经相当明显:
1.用户数据监控
用户的下载、注册、浏览、点击、退出、支付等行为是App数据分析的基础数据源。及时收集整理这些资料是很有必要的。如果能借助BI工具，如DataFocus，实时显示这些数据，就更好地监控数据的变化了~ ~
广告效果分析有时候公司花费大量的金钱和精力在不同的渠道做广告，却往往收效甚微，达不到预期的效果。这时候就有必要对这些广告的投放效果做一个总结和分析。哪些渠道新用户多，投资回报率高，注册转化率高？以及哪些渠道效果较差？通过分析这些内容的数据，优化资源的配置，可以将更多的资源投入到性能更好的渠道中。
3.App页面设计分析
一般完成的App里都有一个核心模块，是开发者最希望用户到达的界面。通过监测用户在App中的行为，可以监测用户后续的操作行为，计算核心模块的到达率，探索App界面设计的合理性。
4.用户粘性分析
通过广告提升App的知名度后，我们要做的就是留住更多的用户，最好是活跃用户。通过监测用户活跃度、留存率、流失率等指标进行用户留存分析和粘性分析。流失率的变化可以直观的反映出App是往好的方向发展还是往坏的方向发展，可以帮助调整APP的内容，迎合用户的喜好。
5.用户画像分析
通过梳理用户的一些基本信息，可以对用户进行画像，定位App的核心用户，并针对这些用户进行后续的研发和推广。
当然，今天介绍的这一部分并不是很全面，每一部分的分析内容也需要后面仔细推敲。详情也可以去DataFocus官网查看以上分析的完整内容。
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