数据分析最核心的方法是作比较，因为绝对的数值在大多数场合下是没有意义的，通过在不同维度之间做数据的比较分析，能帮助开发者找到数据变化的原因。举一个典型的案例来说明如何通过分析留存率的数据变找到运营中出
数据分析最核心的方法是作比较，因为绝对的数值在大多数场合下是没有意义的，通过在不同维度之间做数据的比较分析，能帮助开发者找到数据变化的原因。
举一个典型的案例来说明如何通过分析留存率的数据变找到运营中出现的问题。
有个应用最近DAU（日活跃用户）下降的非常厉害。数据显示，DAU从七月份的17万下降到九月份的14万。第一步先对数据进行初步分析，DAU可以分成新用户和老用户，老用户就是新用户沉淀下来的。在查看这段时间的推广后，发现新增趋势没有变化。然后观察新用户的留存，发现留存率从七月份下降了大概四五个百分点，最后得知是六月份发布了新版。
于是进一步筛选查看了新版本的留存，发现新版留存率比整体是偏低的，而新版在产品上并没有很大的变化，所以问题很可能是推广的流量。后来分析发现，A渠道作为主推渠道，量占到70%，但留存率却比总体还要低，所以最终的原因就是新版本在A渠道的推广存在问题。
所以在做移动应用运营时，要多注意比对数据，与自己的历史数据比、在同一时间截面上进行不同维度（版本、渠道等）之间的对比，是能够帮我们找到数据变化的原因的~http://www.cda.cn/view/18345.html