首先，我们先来介绍一下我们最应该关注的数据指标。大概分为四类：用户分析，留存分析，渠道分析，参与度分析。当然还有很多指标需要分析，我们今天先来讲最基础的数据指标。
用户分析包括新增用户、活跃用户、启动次数、版本分布。
新增用户是指下载并首次启动应用的用户，按照不同的时间跨度可以分为日新增，周新增和月新增用户。活跃用户数就是指在某一统计周期内启动过应用的用户，根据不同的统计周期可以分为日活跃用户数（dau），周活跃用户数（wau），月活跃用户数（mau）。启动次数是在某一时期内用户启动应用的次数，可以看日启动次数和总的启动次数以及平均单次使用时长。版本分布分析可以看出哪个版本的使用人数多，有哪些版本还有人在使用，便于你的版本优化和升级。
留存分析包括留存用户、用户新鲜度。
留存用户是指某时间段内的新增用户，经过一段时间后，仍继续使用应用的用户。留存用户占新增用户的比例就是留存率。比如1月份有新增用户100人，这100人在2月份启动过该应用的有50人，则一月份的新增用户一个月后的留存率就是50%。用户新鲜度表示每天活跃用户的成分构成，可以帮您了解每日启动用户的新老用户比以及来源结构。
渠道分析包括新增用户、新增账号、活跃用户、活跃账号、启动次数、单次使用时长、次日留存率等指标。
这里的新增用户是以设备为判断标准的第一次启动应用的用户，新增账号是第一次启动应用的账号，活跃账号是时段内启动过应用的账号（去重），单次使用时长即一次启动的使用时长，次日留存率是指该渠道某一天的新增用户次日仍使用应用的比例。其他指标上文已经介绍过了，就不再赘述了。
参与度分析常见的包括使用时长，使用频率，使用间隔，访问页面的分析。
使用时长可以看单次使用时长和日使用时长，日使用时长是指单设备在一天内使用时长的总和；查看使用频率也就观察是一天、一周、一月的启动次数的分布情况；访问页面是指用户一次启动内访问的页面数，也就是我们平时说的pv；使用间隔描述的是用户在一段时间内相邻两次访问之间的间隔时长。能一定程度上描述用户的活跃情况及黏性。
以上这些数据指标是运营人员最应该关注的最基础的数据指标，当然不同行业、不同类型的应用需要关注的数据是不一样的，比如电商app还需要关注总交易额、商品购买用户数量、人均消费单额、浏览过哪些商品、被放入购物车的数量、从购物车到下单的转化率等等。多关注这些运营数据指标，对你的运营决策有很重大的作用。