數據對於網際網路運營人員來說意義重大，很多時候都是靠數據來指導下一步的運營策略，所以懂得數據知識，能夠學會通過數據來分析問題，對你的運營工作是有極大幫助的。
首先，我們先來介紹一下我們最應該關注的數據指標。大概分為四類：用戶分析，留存分析，渠道分析，參與度分析。當然還有很多指標需要分析，我們今天先來講最基礎的數據指標。
用戶分析包括新增用戶、活躍用戶、啟動次數、版本分布。
新增用戶是指下載並首次啟動應用的用戶，按照不同的時間跨度可以分為日新增，周新增和月新增用戶。活躍用戶數就是指在某一統計周期內啟動過應用的用戶，根據不同的統計周期可以分為日活躍用戶數（DAU），周活躍用戶數（WAU），月活躍用戶數（MAU）。啟動次數是在某一時期內用戶啟動應用的次數，可以看日啟動次數和總的啟動次數以及平均單次使用時長。版本分布分析可以看出哪個版本的使用人數多，有哪些版本還有人在使用，便於你的版本優化和升級。
留存分析包括留存用戶、用戶新鮮度。
留存用戶是指某時間段內的新增用戶，經過一段時間後，仍繼續使用應用的用戶。留存用戶佔新增用戶的比例就是留存率。比如1月份有新增用戶100人，這100人在2月份啟動過該應用的有50人，則一月份的新增用戶一個月後的留存率就是50%。用戶新鮮度表示每天活躍用戶的成分構成，可以幫您了解每日啟動用戶的新老用戶比以及來源結構。
渠道分析包括新增用戶、新增帳號、活躍用戶、活躍帳號、啟動次數、單次使用時長、次日留存率等指標。
這裡的新增用戶是以設備為判斷標準的第一次啟動應用的用戶，新增帳號是第一次啟動應用的帳號，活躍帳號是時段內啟動過應用的帳號（去重），單次使用時長即一次啟動的使用時長，次日留存率是指該渠道某一天的新增用戶次日仍使用應用的比例。其他指標上文已經介紹過了，就不再贅述了。
參與度分析常見的包括使用時長，使用頻率，使用間隔，訪問頁面的分析。
使用時長可以看單次使用時長和日使用時長，日使用時長是指單設備在一天內使用時長的總和；查看使用頻率也就觀察是一天、一周、一月的啟動次數的分布情況；訪問頁面是指用戶一次啟動內訪問的頁面數，也就是我們平時說的PV；使用間隔描述的是用戶在一段時間內相鄰兩次訪問之間的間隔時長。能一定程度上描述用戶的活躍情況及黏性。
以上這些數據指標是運營人員最應該關注的最基礎的數據指標，當然不同行業、不同類型的應用需要關注的數據是不一樣的，比如電商APP還需要關注總交易額、商品購買用戶數量、人均消費單額、瀏覽過哪些商品、被放入購物車的數量、從購物車到下單的轉化率等等。多關注這些運營數據指標，對你的運營決策有很重大的作用。