友盟统计数据报存到哪里

友盟统计数据报存到C盘。

1集成准备相关视频教程,请前往友盟课堂。

注:必要的集成的步骤1、权限和Appkeyy的集成点击这里。

2、session的调用点击这里。完成以上两点基本 *** 作就可以实现基本的新增、活跃、启动、留存等等的数据了。

一、本软件所收集的个人信息及收集个人信息的目的

我们不收集您的地址、邮箱、通话记录、通讯录、短信、日程等个人信息；也未收集包括您使用应用、服务或网站时用来识别您或别人的相关信息。所以不存在您的这些个人信息被披露的情况。

（一）当您使用本软件及其服务时，我们会自动收集和使用以下类型的个人信息：

1、设备信息

（1）收集的信息包括：

当您同意协议，开始在移动设备上使用我们的服务时，我们将收集与您设备相关的信息，包括硬件型号、 *** 作系统版本号、国际移动设备识别码（IMEI）、唯一设备标识符、网络设备硬件地址、IP 地址、设备ID（Device ID）。

（2）收集信息的目的在于：

① 通过获取IMEI、Android ID、MAC地址、IP地址用于对用户进行唯一标识，以便进行用户新增、用户留存、用户活跃、用户行为转化分析等数据统计，以正常提供分析服务。

② 统计分析服务具备基础的反作弊功能，通过获取用户网络设备硬件地址、IP地址，提出作弊设备，同时矫正用户的地域分布数据，提高报表数据的准确性。

③ 为了便于您获得更轻松的访问体验，我们会对用户设备信息进行特征分析和用户人群画像，让我们更好地了解不同机型的用户群体，在应用内功能使用行为的差异，以帮助我们进行应用内行为统计，为此会收集您的设备识别码、 *** 作系统版本号、设备硬件型号。

（3）收集信息的方式范围：

① 当你同意隐私协议后，我们需对用户进行唯一标识用于统计，因此会收集您的IMEI、Android ID、MAC地址、IP地址、MAC地址、硬件型号、 *** 作系统版本号、网络设备硬件地址。

② 当你开始进行点击功能入口、从照片开始、点击首页模板、批量处理、替换、添加、添加文字等任务行为 *** 作，我们会收集时设备信息以进行统计。

③ 当应用进入后台后，我们需要对唯一标识的用户统计和记录其使用应用功能的行为记录；我们需要对用户留存、用户活跃等数据进行统计，因此我们会收集设备信息包括设备ID（Device ID）、IMEI、Android ID、MAC地址、IP地址。

2、软件安装列表

在展示下载类广告时，为了识别您的设备是否已安装该广告所推广的产品，我们会读取您的软件安装列表信息，如已安装，我们将不会跳转下载，进而提高用户体验。

3、使用记录

为了维护网络、运营及系统安全，保障您正常使用本软件，我们会收集您与您设备的交互信息，包括您何时使用、如何使用本软件和服务及使用频率等。

（二）当您使用本软件及其服务时，您自愿提交给我们的个人信息或授予给我们的权限：

1、访问存储权限。用于下载设计素材到本地，以及读取本地相册、本地素材用于编辑。如您拒绝访问，将会无法正常使用上述功能。

2、访问摄像头权限。为了保证您能正常拍摄照片并添加进正在编辑的画布中，我们需要访问您的摄像头。如您拒绝访问，将会无法正常使用上述功能。

3、访问设备信息权限。为了能够正常向您展示设计素材及使用素材，我们会收集您的相关设备信息。在您同意的前提下，应用将在每次启动时收集这些信息。这些信息可能包括：

① 设备属性：手机型号，系统版本，网络类型，屏幕分辨率，屏幕尺寸，可用存储空间，应用和文件名称及类型，当前应用版本号等信息；

② 设备信号：您使用设备的网络状态。

4、登录服务。目前支持第三方账号登录，当使用微信登入时，需要您理解并同意我们从第三方获取并收集您的第三方账号信息（账号昵称、头像以及您授权的信息），用于与米兰奢侈品绑定。收集上述信息是用于为您提供账号登录服务以及保障您的账号安全，如您拒绝授权此类信息，则您将无法使用第三方平台的账号登录我们平台，但不影响您正常使用米兰奢侈品的其他功能。您可以随时点击退出登录，选择退出您所关联的第三方平台账号，您的账号退出不会影响您使用基本服务功能。同时您也可以选择注销账号。注销账号申请提交后立即生效，与账号相关的信息将会被全部删除，不会泄露您的个人信息。（注销账号指引：已登录状态下，在“我的内容”页面点击右上角更多图标进入设置页，在设置页中点击「注销账号」按钮，认真阅读注销注意事项后，点击「确定注销」按钮后即可完成账号注销）

一、公开数据库

常用数据公开网站：

UCI：经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。很经典也比较古老，但依然活跃在科研学者的视线中。

国家数据：数据来源中华人民共和国国家统计局，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，全面又权威。

亚马逊：来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。

figshare：研究成果共享平台，在这里可以找到来自世界的大牛们的研究成果分享，获取其中的研究数据。

github：一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，适合做研究和数据分析的人员。

二、利用爬虫可以获得有价值数据

这里给出了一些网站平台，我们可以使用爬虫爬取网站上的数据，某些网站上也给出获取数据的API接口，但需要付费。

1财经数据，2网贷数据；3公司年报；4创投数据；5社交平台；6就业招聘；7餐饮食品；8交通旅游；9电商平台；10影音数据；11房屋信息；12购车租车；13新媒体数据；14分类信息。

三、数据交易平台

由于现在数据的需求很大，也催生了很多做数据交易的平台，当然，出去付费购买的数据，在这些平台，也有很多免费的数据可以获取。

优易数据：由国家信息中心发起，拥有国家级信息资源的数据平台，国内领先的数据交易平台。平台有B2B、B2C两种交易模式，包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康等多个领域的数据资源。

数据堂：专注于互联网综合数据交易，提供数据交易、处理和数据API服务，包含语音识别、医疗健康、交通地理、电子商务、社交网络、图像识别等方面的数据。



四、网络指数

百度指数：指数查询平台，可以根据指数的变化查看某个主题在各个时间段受关注的情况，进行趋势分析、舆情预测有很好的指导作用。除了关注趋势之外，还有需求分析、人群画像等精准分析的工具，对于市场调研来说具有很好的参考意义。同样的另外两个搜索引擎搜狗、360也有类似的产品，都可以作为参考。

阿里指数：国内权威的商品交易分析工具，可以按地域、按行业查看商品搜索和交易数据，基于淘宝、天猫和1688平台的交易数据基本能够看出国内商品交易的概况，对于趋势分析、行业观察意义不小。

友盟指数：友盟在移动互联网应用数据统计和分析具有较为全面的统计和分析，对于研究移动端产品、做市场调研、用户行为分析很有帮助。除了友盟指数，友盟的互联网报告同样是了解互联网趋势的优秀读物。

五、网络采集器

网络采集器是通过软件的形式实现简单快捷地采集网络上分散的内容，具有很好的内容收集作用，而且不需要技术成本，被很多用户作为初级的采集工具。

造数：新一代智能云爬虫。爬虫工具中最快的，比其他同类产品快9倍。拥有千万IP，可以轻松发起无数请求，数据保存在云端，安全方便、简单快捷。

火车采集器：一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息。

八爪鱼：简单实用的采集器，功能齐全， *** 作简单，不用写规则。特有的云采集，关机也可以在云服务器上运行采集任务。

友盟统计是如何识别用户的？ 友盟UMID 方案解析！

香布拉啦2014-12-16 11:40

1 基本概念

根据能否追踪到单个独立的设备, 可以将一个统计系统分为可区分统计（Discriminative Statistics）和不可区分统计（Non-Discriminative Statistics）。友盟提供的是可区分统计，也就是会利用一个身份标识符（Unique ID，以后简称 ID）长期追踪单个设备的数据。作为对比，早期的网站统计都是不可区分统计，例如页面访问次数，独立 IP 数等；现代的网站统计都是基于 Cookie 或硬件指纹的可区分统计。由于智能设备提供了足够多的硬件指纹和计算能力，友盟从第一天开始就专注于可区分统计。

大多数移动统计的 ID 都是通过系统 ID 生成的，包括但不限于 IMEI、MAC、Android ID。最著名的 ID 莫过于 UDID， 迫于隐私的压力，苹果最终废弃了 UDID 和 MAC 地址。

大多数网站统计都是基于 Cookie的，因此是暂态ID（Temporal ID）。OpenUDID 就是一个典型的暂态ID。

苹果的 IDFA 和 IDFV 都是系统ID，但是他们同时也是暂态ID。

由于可区分统计涉及到用户隐私，因此友盟在计算中使用的都不是系统 ID ，而是自己的 UMID。友盟不会向第三方[1]提供包含原始 ID 或 UMID 的数据，而是提供聚合后的结果。UMID 既不是系统ID也不是暂态ID，它是一个在不断演化的ID解决方案。本文将会解释友盟为什么要设计 UMID，又为何要不断地改进这个方案。

2 ID质量

进行可区分统计的基础是确立一个可靠的身份标识符，这看上去是一个很简单的事情，只需要选择一个ID，或者人为构造一个类Cookie ID，就可以完成独立用户量、留存等分析。但遗憾的是，除了苹果已经废除的UDID，几乎没有一个接近完美的ID。

为了方便讨论，首先忽略假数据的存在，假设每个设备都有一个真实的身份标识X。可区分统计的目标是选择一个合适的身份标识I，使得基于I的统计结果尽可能地和 X 一致。

首先，我们引入两个概念ID冲突（Collision）和ID漂移（Jitter）。

ID冲突

对于某个设备集合（Device Cohort），在某个时间段内，总是可以测量 X 和 I 的数量，用 Count(X) 和 Count (I) 来表示。如果在足够短的时间内

Count(X) > Count(I)

我们称 I 是一个存在冲突的 ID。

ID漂移

对于某个设备集合（Device Cohort），在某个时间段内，总是可以测量 X 和 I 的数量，用 Count(X) 和 Count (I) 来表示。如果在足够长的时间内

Count(X) < Count(I)

则我们称 I 是一个存在漂移的 ID。

Android 设备的IMEI 就是一个存在严重冲突的 ID，根据我们的估算，其冲突率大于 3%。这是因为很多山寨机的IMEI 是相同的。

Android 设备的 MAC 也是一个存在冲突的ID，因为很多山寨机的MAC也是相同的。此外，MAC还是一个典型的存在严重漂移的 ID，这是因为 Android 的源代码中有一段随机生成MAC 地址后24位的代码被滥用了（参考阅读: MAC地址漂移的问题）。

定性分析

接下来，我们可以定性分析一下ID冲突和漂移对统计数据的影响：

当一个ID仅存在冲突的时候，利用这个ID统计的DAU和安装都会被低估，但是有可能会高估留存。但是这些影响都是温和的，例如5% 的ID冲突仅仅会导致DAU至多被低估 5%，而对留存的影响几乎可以忽略。

当一个ID仅存在漂移的时候，利用这个ID统计的DAU和安装都会被高估，同时会影响留存。当漂移较大的时候，对统计指标的影响是剧烈的。例如，一个每日漂移为5%的ID，可能会造成DAU被高估2%，但是会每天造成5%的虚假安装（这是因为漂移会影响所有用户，包括不活跃用户），同时这些虚假安装的留存在短期内偏高，但是长期留存则偏低（短期内没有漂移的时候就会偏高，时间长了，漂移了就会偏低）。任何类Cookie的ID都会有类似的性质，因此传统的网站统计正在全面转向更为可靠的设备指纹。

当一个ID既存在冲突又存在漂移的时候，利用这个ID统计出来的DAU和安装是完全不可靠的。以MAC地址为例，存在漂移的这部分设备的MAC地址会频繁变化，因此会制造大量的虚假安装，同时留存率非常低。对于用户量不大的应用而言，选择存在这类ID的后果是灾难性的。

综上所述，当ID的漂移和冲突足够小的时候，他们对可区分统计的影响都是可以忽略的。当这些误差不可忽略的时候，ID的冲突造成的影响是温和的，而ID的漂移则会严重

很多APP运营推广人员都会采用多渠道推广的方式来量化推广效果，但是每个渠道的质量是参差不齐的，所以我们需要对每一个渠道进行评估。根据不同的需求筛选出适合产品的、高效的推广渠道，我们可以通过各种数据指标的对比，来筛选渠道。

筛选App推广渠道数据一般可以从两个方面进行：

1数量——找到获取用户最多的渠道

要筛选一个优质的渠道，其用户的数量达到一定规模是必不可少的前提。通常我们会观察对比以下指标：

下载量：指通过渠道下载安装的用户数。

注册量：指的是通过下载安装的用户中，存在注册行为的用户数。

活跃用户数：活跃用户数指的是在某个统计周期内启动过APP的用户数量，活跃用户是用来衡量APP用户规模和产品现状的重要数据。根据不同的统计周期一般可以分为：日活跃用户、周活跃用户、月活跃用户。活跃用户是衡量渠道用户质量的重要数据。

用户留存率：指的是新增用户在经过某个时间段之后留存下来的比率。大致分为次日留存率、周留存率、月留存率。

新增用户数（激活用户）：新增用户是指安装APP后，首次启动应用的用户，也就是激活用户，用户只下载不使用APP是没有意义的，因此在评估渠道的用户质量的时候不能只关注用户的下载量，还需要关注用户的实际激活量，用户下载了APP并启动使用APP才能算是真正的用户。这是衡量渠道推广效果的重要指标。

2质量：找到用户质量最高的渠道

可以从用户的行为指标和收益指标两个维度，来判断哪个渠道的用户质量最高。

用户的行为指标：

一般运营人员会从用户的 *** 作行为来判断用户的粘度，粘度越高说明用户的质量越高。通常我们会观察对比以下指标：

启动次数：指的是在某一个统计时段的用户打开APP的次数，一般有日启动次数、周启动次数、月启动次数、还有对应周期的人均启动次数。

在线使用时长：指在统计周期内用户从打开APP到关闭APP的时长。从使用时长还可以延伸平均使用时长、单次使用时长，平均使用时长=统计周期内使用的总时长/统计周期内的活跃用户数；单次使用时长=统计周期内使用总时长/启动次数。这个指标是衡量用户粘度高低，以及产品质量高低的重要指标，使用时长一般会结合启动次数一起分析。

访问页面数：指的是在某个统计周期内用户访问产品的页面数。比如访问1~2页的活跃用户数、3~5页的活跃用户数等，根据不同的统计周期来判断访问页面数的等级。通过访问页面数的差异，来判断页面质量和用户体验。

收益指标：

衡量收益的指标主要有两种，一种是APP内能够变现的流量，一种是APP的付费用户数，具体看哪些数据指标取决于APP的核心业务是什么。

通常我们会观察对比以下指标：

PR（付费率）：付费用户数占导入总用户数量的比例。付费用户和免费用户行为差别很大的，建议将付费用户和免费用户区别对待，单独跟踪付费用户的行为，流失率以及营收。服务好付费用户，提高付费用户支付的金额，就可以提升收入。

ARPU：即每个活跃用户给产品带来的平均收入，计算的是每个用户在某个时间段内给产品带来的收入。

ARPPU：指的是在某个时间段内，付费用户给产品带来的平均收入，其主要衡量的是付费用户的付费情况和整体的付费趋势等。

首次付费时间：用户激活后多久才会开始付费，有助于把握付费转化用户的时间点。比如发现大部分用户在激活7天就开始付费的话，那么对于激活6天的用户我们就可以考虑引导付费，比如说给用户发一些优惠券等，引导用户付费。

通过各种数据指标来对每一个渠道的用户数量以及用户质量进行评估，从而选取优质的推广渠道，这能为App的推广策略提供强有力的优化依据。

注意！根据不同的统计口径，其统计的方案也不同，大致可分为：基于账号的统计方案以及基于设备的统计方案，可以根据自身产品的业务需求确定统计方案。

这些数据指标从哪来

最直接的方法就是使用第三方渠道统计工具，APP应用的统计工具有很多，通过集成SDK的方法，直接接入第三方统计工具，这样就可以快速的获取渠道数据。

一个好的渠道统计工具，必须要保证服务的稳定，数据指标、维度的全面和完整，以及数据的精准等。介绍一款国内常用的统计工具：友盟、talkingdata、openinstall。

友盟：是国内最早涉足统计分析领域的平台，产品链丰富，在数据稳定性和功能完整性上的表现是比较优秀的。

TalkingData：主要做游戏统计分析起家，互联网大数据领域，产品趋向于数字化服务。

openinstall：专注于APP安装来源追踪领域，能够精准的识别用户的来源渠道，在渠道统计方面是做的比较专业的，如果有用户邀请绑定关系、地推统计、广告监测的需求可以使用。

结语

任何时候的推广都是离不开数据，要学会从数据中找的问题。虽然数据指标不是万能的，但是没有数据指标的推广是万万不能的。在推广的过程中我们需要根据不同的产品和需求来制定相关的筛选方法，从而鉴别渠道的好坏，选取适合产品的优质渠道。

当然，打铁还需自身硬，除了要做好运营推广的工作外，产品本身的质量也是一个重要的因素，如果产品本身不够优秀，再好的运营和推广也留不住用户。

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