业务是必要的？
唯有理解业务，才能建立业务数据模型
经典的业务分析指标：
模型未动，指标先行，如果不能衡量它，就无法增长它！
指标建立的要点：
核心指标
好的指标应该是比率
好的指标应该能带来显著的效果
好的指标不虚荣
好的指标不复杂
不同领域的指标：
市场营销指标：
用户生命周期：
可以划分为潜在用户、兴趣用户、新客户、老客户、流失客户等等。
用户价值：
用户贡献：产出量/投入量*100%
用户价值：（贡献1+贡献2+......）
RFM模型（不同行业关注点不一样，比如获取用户成本很高，那R的权重就会提高）
用户分群、营销矩阵：提取用户的几个核心维度，用象限法将其归纳和分类。
产品运营指标：
AARRR模型：
用户获取：
渠道到达量
渠道转化率
渠道ROI（投资回报率）
日应用下载量：点击下载，不代表下载完成
日新增用户数：以用户注册提交资料为基准
获客成本（CAC）：为获取一位用户需要支付的成本
一次会话用户数占比
用户活跃：
日/周/月活跃用户应用下载量
活跃用户占比：衡量产品的健康程度
用户会话次数
用户访问时长
用户平均访问次数
用户留存：
用户某段时间内使用过产品，过了一段时间仍旧继续使用的用户。
营收：
付费用户数
付费用户占比：衡量付费健康程度
ARPU:某时间段内每位用户的平均收入
ARPPU:某时间段内每位付费用户的平均收入
客单价：每一位用户平均购买商品的金额（与ARPU的区别：ARPU是有时间限制的）
LTV：用户生命周期的价值，和市场营销的客户价值接近，经常用在游戏运营电商运营中。（LTV = ARPU*1/流失率）
传播：
K因子：每一个用户能带来几个新用户
K因子 = 用户数 * 平均邀请人数 * 邀请转化率
用户分享率：分享用户数占浏览页面人数之比
活动/邀请曝光量
用户行为指标：
用户行为非常广泛，不同业务领域背景的用户行为分析也不一样。
常用的几个方法：
功能使用：
功能使用率：使用某些功能的用户占总活跃用户之比（比如：点赞、收藏、关注等等）
用户会话：
用户路径：
电子商务指标：
购物篮分析：
笔单价
件单价
成交率
购物篮系数：平均每笔订单中，卖出多少商品
复购率（一个时间段内）
回购率（两个时间段）
流量指标：
浏览量和访客量：
PV：访问次数
UV：独立访客数，一段时间内访问网页的人数，同一天内，无论访问几次都只算一个独立访客（技术上通过cookie或IP衡量）
访客行为：
新老访客占比：衡量网站生命力
访客时间：衡量网站内容质量（注意内容质量不是看UV，因为可能存在标题党等因素）
访客平均访问页数：衡量网站对访客的吸引力，是访问的深度（有套路，比如一篇文章分几个网页）
来源：技术上可通过来源网站参数提取，区分SEM,SEO,外链等
用户行为转化率：相应操作用户与总访问用户数之比
首页访客占比
退出率（网页产品结构中用）
跳出率（营销中用）