App数据分析比Web流量分析更困难，因为对于Web，只要每一页都部署了GA基础代码，就能够收集分析很多有价值的数据了。但App分析则不同，如果只是加入基础的统计SDK，则只能收集到日活跃用户、留存率等一些基本的数据而已，完全无法进行深入分析。所以如何从“平地”建立起数据分析的高楼大厦，其中的方法就变得尤其重要。
本篇文章是《App数据分析全攻略》系列的第一篇，预计以后还会有
事件详解：看起来简单，但灵活度极高事件应用案例：带你见识强大的Google Analytics分享行为：极其重要，值得用一整套解决方案去监测
→ App内
→ 微信（QQ、微博...）中
→ 着陆页优化
高级细分：把其他统计工具甩开100条街屏幕+事件+高级细分：融会贯通，随心所欲洞察数据目标转化设置：提升分析效率自定义维度：让分析工具按你的业务“私人定制”测量协议的妙用：汇总SDK数据统计方案的开发部署流程
→ 规划统计方案
→ 撰写需求文档
→ 部署情况测试
→ 上线后配置
App新旧版本对比分析提升留存率的两种分析方法自动化数据仪表盘：解放分析师，不再每天做数据“搬运工”
以上是本系列文章的内容提纲。接下来，故事开始了。
那一年6月，小孙到香港去玩，顺便和多年不见的老朋友小张见面吃饭。席间他们谈起了移动互联网的大潮，小张一直想入行但苦于没有“老司机带路”。小孙是一家手机App公司的产品经理兼数据分析师，而小张当年是传统互联网的内容运营高手，于是两人一拍即合决定做点事情。
经过讨论，他们打算做一个搞笑猎奇类内容的App，取名“街头小报”，内容形式有图文和视频等，每天更新几十条。产品的交互设计并没有什么特别的，就以大家喜闻乐见的今日头条/网易新闻等为样板。小孙更多考虑的是，从数据分析的视角，应该如何解读这个App的架构。
以数据的眼光去看待那些我们常见的新闻或段子类App，小孙发现它们的架构都有一些共同点：
阅读内容是最重要的用户行为，在数据系统中应被定义为转化目标；阅读内容、点赞等各种行为，天然可以按照频道进行细分；
作为Google Analytics多年的使用者（以下简称GA），小孙这次依然选择它作为App的数据分析工具。在GA中，主要有“事件”和“屏幕”两种发送数据的类型，而它们正好可以满足转化目标和频道细分的统计需求。
“事件”通常用于捕捉用户的特定行为，然后发送给统计系统。例如播放视频、点赞、发表评论，都可以统计为事件。于是我们就能够统计，昨天用户播放了多少次各类视频，每个视频产生了多少次分享。而且你会发现，分享最多的视频未必是播放量最大的。如果让运营人员每天对比研究这些数据，他们会越来越清楚用户的喜好，从而发布更多优质内容。
“屏幕”有点类似在网站上浏览网页的动作，例如我打开一个网站的首页，然后进入新闻频道页，这就产生了两次网页浏览，也就是通常所说的两个PV（Pageview）。而如果我们把App中的不同频道页看做是网页，那么每切换一个频道，我们也给GA发送一个“屏幕”。于是我们就能统计到，不同的内容频道被多少人打开过多少次，以及他们在每个频道中停留了多久，进而推断哪些频道更受用户欢迎。当事件和屏幕都正常发送给GA之后，二者在报告中可以交叉统计。也就是说，小孙可以筛选出“猎奇”频道下发生了什么事件，或者把“分享”事件按频道进行细分，看看哪个频道贡献最大。
如果把“事件”和“屏幕”的数据结合起来看，一个最简单的洞察就是：被打开最多的频道，其中产生的内容阅读/分享行为也最多吗？如果不是，那么是不是该思考一下原因，或者调整一下频道排列的顺序了？事件和屏幕的统计是App分析最基础的数据，把它们部署好，就已经能够获得有价值的洞察了。不过要想合理的规划出数据统计方案，里面的学问还真不少，在下一篇中我们再继续详细说明。附GA官方App相关开发文档（无需翻墙）：安卓版iOS版
