Part 1 如何从数据评估渠道质量
Part 2 国内外数据分析工具介绍
Part 3 如何从数据辨别渠道作弊
Part 1、如何从数据评估渠道质量
渠道数量过多，鱼龙混杂，想要挑选出合适的优质渠道非常不易。数万元推广费用，获得上万激活量，只有几个真实用户的案例绝非个案。
一个优秀的推广渠道不仅要有稳定的新增用户和活跃用户，还要在数据上体现出用户真实的行为数据来供我们不断优化产品，下面就和大家分享一些通过统计分析工具评估渠道质量的方法。
首先，明确几个指标的定义。
1、新增用户，也就是常说的激活用户，即用户下载应用并启动。
2、活跃用户，是指在所选的时间段内至少打开过一次应用的用户数。
3、活跃用户构成，它能清晰的体现出活跃用户中的新老用户所占的比例。
4、使用时长，即用户一次启动使用应用的时长分布。
5、留存率，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用应用的被认作是留存；这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率。
举个例子：1月1日渠道A新增用户1000人，1月2日这1000人中有500人再次启动了应用，1月3日有40人再次使用，那么1月1日A渠道新增用户的次日留存率为50%，两日后留存率为55%。
6、自定义事件，可以记录终端用户的一个行为，一个操作。比如用户下载、分享、付费等行为，都可以通过自定义事件来埋点监测。不同的用户行为可能有不同的指标需要被关注，可以分为数值型事件和计数型事件。
其他一些常见的指标如设备型号、网络类型、地域分布等信息在评判渠道质量的时候也有参考性作用，下面和大家聊聊如何利用这些指标来评估渠道用户质量。
留存分析
首先要说，现在不论是次日留存、七日留存、30日留存都可以作假，甚至可以算到很很自然，所以单看留存没有什么意义，必须结合使用时长、自定义数据等其他指标来看。
在假设数据没有掺假的情况下，开发者可以通过比较对不同渠道在固定时间长度后的用户留存率来评估渠道用户的质量。
比如渠道A的每月新增用户的3个月后留存率保持在30%左右，而渠道B的每月新增用户在3个月后的留存率大概是20%，两个渠道的新增用户数量差不多，但渠道A的用户质量优于渠道B。
使用时长
真实用户行为产生的数据和造假数据的使用时长一定是存在差异的，运营同学通常对应用的使用时长分布会有一个整体的把握，如果通过数据发现，某一渠道的使用时长和其他渠道有明显的差异，那这个渠道的数据真实性就值得怀疑了。
终端属性
这里我所说的终端属性包括设备型号、网络和运营商、地域分布。有一个案例，一个知名公司的运营同学一直怀疑渠道商有数据造假的行为，但一直苦于找不到明确的证据证明，经过多项数据指标的对比，最后在终端属性的数据中发现了蛛丝马迹：正常渠道的机型多为三星、小米等设备，而这个渠道的机型却90%以上都是一款市价400元左右的廉价安卓手机，其中还有一些型号居然是是一款安卓开发板！
总之，活用统计分析工具，可以帮助我们甄别一般的数据作假行为，评估渠道质量。
另一方面，数据造假越来越专业化、产业化，如何和作弊高手过招，从看似漂亮的推广数据背后找到造假的蛛丝马迹，本文第三部分【如何从数据辨别渠道作弊】将进一步讨论。
Part2、数据分析工具
16款本土数据分析工具
30款国外数据分析工作
16款国内数据分析工具：
国内的数据分析工具大多由小部分免费功能+高级的收费功能服务相结合，早期免费的估计也会逐步转向收费模式。
一、 友盟
http://www.umeng.com/
支持iOS、Android应用数据统计分析，APP所需要的数据分析功能基本覆盖了了。2016年1月26日 友盟、全球中文网站统计分析平台“CNZZ”、国内互联网数据服务平台缔元信网络数据这三家阿里巴巴共同投资的公司宣布合并为“友盟＋”，“友盟 +” 每天可以触达全球超过 9 亿的独立互联网活跃用户。
二、 Cobub Razor
http://www.cobub.com/
开源版的友盟。支持iOS、Android应用数据统计分析。主要提供渠道、版本、使用频率、使用时长、页面访问路径、用户留存、终端与网络、运营商分布、事件与转化率、错误分析和自动更新等多项数据统计，并提供按区域查看和按时间段的查看方式。
三、 清源火眼(huoyanapp)
http://www.huoyanapp.com/
可以查看任一APP用户的日活跃、周活跃、月活跃。另外，还能进行应用对比。其功能主要分三大块，分别是渠道监测、用户分析、人群分析。用户分析主要包括新增用户、活跃用户、时段分析、使用频率。
四、 AYL爱盈利App榜单监控
http://rank.aiyingli.com/
监控自己的应用在国内各大应用市场的排名情况和下载量变化情况，iOS和Android皆覆盖。
一直以来的，iOS的工具很多，Android的很少。之前统计Android下载量数据，统计搜索排名，总榜，分类排名都是很人肉的方法，有了这个好很多了。据说，很多产品转让交易、融资、CPT统计都会参考他们家的数据.
五、 应用雷达
http://www.ann9.com/
仅针对iOS，查看App Store总榜和分类排名。查看产品在App Store 里的搜索度得分，评判ASO效果的标准之一。
六、 诸葛iO
https://zhugeio.com/
特色是可以通过属性筛选-选择条件-选择时间筛选条来对用户行为进行洞察分析，根据用户的每一步操作更直观的对用户进行画像，可将不同的消息推送给不同的用户!而且推送过后，还有效果监测。
七、 TalkingData
http://www.talkingdata.com/
统计类别有用户与使用(新增、活跃、地区分布、设备机型等)、渠道统计、事件与转化、分析工具这四大类，咱可以通过渠道数据查看用户的来源，以此来评估推广的效果。
八、 百度移动统计
http://mtj.baidu.com
支持ios和android平台。另外，开发者在嵌入统计SDK后，可以对自家产品进行较为全面的监控，包括用户行为、用户属性、地域分布、终端分析等。安卓渠道多的吓人，不可能全方位的去维护每一个渠道，所以就要靠分析了，咱能通过百度移动统计对不同渠道的推广效果进行监测，从而淘汰劣质渠道。
九、 ASOU
http://www.asou.com/
通过热门搜索可以分析出用户在某个时间段内的搜索行为，但考虑到现在刷子很厉害，这一块的数据已无多大参考价值了，可以重点查看其中是否有行为词，另外有iPad业务的开发者们也是可以使用asou工具进行分析。
十、 微拓ASO
http://vtool.cc/
可以帮助开发者们进行ASO关键词分享、关键词还原、关键词扩展、关键词24小时排名、下载量预估等针对在关键词的分析统计。
十一、APPDUU
http://www.appduu.com/
仅支持ios.可以查看APP权重、ASO关键词覆盖等情况，不过这是一款付费APP统计工具，普通用户的限制较多，升级VIP后可以看到较为全面的数据。关键词分析还有个亮点是有分词工具。
十二、ASO100
http://aso100.com/
支持苹果总榜和分榜前1500名的查询，开发者可以随时查看自己的应用排名。可搜索关键词指数排行，查询每个分类榜单每个关键词的排名。还可进行竞品分析功能。开发者可借鉴竞品在用哪些关键词，为自己的App查漏补缺。
十三、酷传
http://www.coolchuan.com/
仅支持android平台应用监控。开发者可以查看应用在主流市场下载量、排名、评分评论、关键词排名等数据，还能系统地与同类竞品进行数据对比。
十四、Play Data
http://www.playdata.cn
支持iOS、Android、WP主流平台应用数据统计分析。功能包括运营分析、用户使用、渠道分析、用户终端、事件及转化、错误分析、广告位监测。
十五、海度云分析
https://m.hiido.com/
支持主流智能手机平台，标榜永久免费，可帮助APP创业者统计和分析活跃设备、用户来源、用户属性、渠道数据和留存率等。
十六、蝉大师
http://www.ddashi.com/
支持iOS、Android应用数据统计分析，可跟踪应用在各个市场渠道的表现。同时提供ASO关键字诊断工具、拓展工具以及智能推荐工具。
30款国外数据分析工具
用户人群细分
1、Upsight (含付费项目)
Upsight是供移动应用开发人员使用的分析工具。其功能包括：用户分组、漏斗分析、留存分析、应用内购买组件和无限的数据存储空间。Upsight支持几乎所有移动平台，包括iOS、安卓、Java Script、Adobe Air等等。
2、Tap stream (免费)
Tap stream的亮点在于对用户生命周期的分析。如果你想知道用户每天都在哪里搜索你App的信息、或者他们在某个渠道上的实际下载频率，Tap stream将成为值得你信赖的信息源。Tap stream支持iOS、Android、Windows和Mac应用程序。
3、Flurry Analytics (免费)
Flurry几乎是移动应用分析的“行业标准”。Flurry帮助你跟踪用户会话，以便您可以看到用户在操作App时遇到了什么困难。你也可以创建自定义人群分组，以求更好地了解App的用户群体。
4、Capptain (含付费项目)
Capptain是一款实时分析工具，它看起来就像是一组数据仪表板。不仅为你跟踪实时发生的用户行为，更可以监测到用户的使用反馈，甚至将用户群体进行实时分组，基于用户的地理位置向他们发送即时消息等等。Capptain适用于iOS、Android，HTML 5，黑莓，Windows等平台。
5、Followapps – App精细化分析平台
6、MobileAppTracking – 用户数据跟踪与预测模型
触屏热点分析
7、HeatMa.ps热图 (需付费)
热图是为数不多的App热区追踪工具。热图帮助App开发人员记录所有屏幕触碰、手势（扩大/缩放/滑动）和设备定位。你甚至可以得到详细的用户触屏热点分布图。唯一的遗憾是，热图仅支持iOS App。
8、Heat Data (需付费)
Heat Data是另一个移动应用及网站的热区工具。你可以跟踪你的用户触及屏幕时所发生的所有行为：点击、滑动、伸缩放等等，并获得详细的可视化分析报告。Heat data是跨平台的，你要做的全部事情就是复制一行JS代码嵌入你的App并使用它。但如果你不想在你的App里嵌入JS，那么你就需要使用另一个工具。
应用内购买行为跟踪
9、Appsflyer (含付费项目)
Appsflyer是一款自带分析功能的一体化营销工具。你可以在同一款工具内跟踪应用内购买、软件安装情况和用户使用表现。除了支持主流的iOS、Android和Windows系统外，Appsflyer还支持其它平台与引擎，包括：Unity、Marmalade、Appcelerator等。可谓是真正地实现了全平台支持。
10、Appfigures (含付费项目)
Appfigures可以在追踪事件的同时，监测事件相关的应用内销售情况。Appfigures汇集了来自不同渠道的应用评分、下载量和支付金额，并予以呈现。Appfigures同样适用于iOS、Android和Mac平台。他们也提供API接口，便于你使用和获取任何其它你想要的东西。
11、Swrve – 应用内购买分析平台
渠道追踪、广告投放于应用评分
12、Apsalar (含付费项目)
Apsalar是专供大型应用程序商店使用的数据分析。除了基本的用户分析功能以外，Apsalar还拥有强大的广告管理组件。
13、App Annie (含付费项目)
App Annie是很个性的分析工具，它不再分析用户活动，而只跟踪应用的下载量与销量。无论是iTunes、Google Play还是亚马逊商店，你都可以通过App Annie直接了解App的下载量、评级、评论和排名。
14、Askingpoint (含付费项目)
Askingpoint的亮点同样在于对App评分的跟踪。事实上，它的主要功能就是通过提示让更多地用户来评论你的App。虽然小编并不认为这是提升用户评价的最好途径，但借助这款工具，还是可以帮助开发者更简单地获取并跟踪评论的。
15、Distimo’s AppLink
跨平台的渠道分发与转换率跟踪工具。他们还有自己的App，帮你随时随地监测App运营数据。
16、Trademob – 移动营销分析
17、Adxtracking – App内广告运作、优化与分析工具
基本数据统计
18、亚马逊移动分析 (免费)
移动数据分析只是亚马逊庞大生态链中的一个部分，是一款跨平台的基本分析工具。你可以用它跟踪你发布在的iOS、安卓，当然还有亚马逊平台的应用。它拥有你所能想到的所有典型的数据分析功能。同时它还拥有A/B Test的功能，帮助运营者在一个应用上测试不同的运营模式。
19、Roambi (需付费)
Roambi专注于服务大型研发团队。这是个3合1分析工具，它集成了基本数据分析、移动应用的BI报告和程序异常预警等三大功能。Roambi还允许你将数据回传到其Box组件中，生成易于团队成员阅读的数据报告。
20、App celerator(含付费项目)
App celerator的主要业务是手机应用的整合营销组件，但是他们的应用分析工具也足以独当一面。在App celerator工具里，你可以跟踪新用户和自定义事件的会话时长。
21、Countly (含付费项目)
Countly是一个开源的移动应用分析工具。与大多数开源项目不同的一点是，Countly实际上相当漂亮的。通过Countly你能很容易地看到你的App在不同的平台、屏幕大小和设备上的分布情况。
22、Kontagent – 移动应用数据分析组件
23、Claritics – App BI数据分析
24、Appsee – 可视化移动应用分析
25、Yozio – 移动应用数据动态跟踪
26、AppsFlyer – 移动应用的检测和数据跟踪
27、Telerik – 移动应用分析
专注手游分析
28、Honey tracks (含付费项目)
Honey tracks的不同点在于，它专注于游戏的移动应用分析。Honey tracks被配置来帮助游戏工作室跟踪超过90项的指标，包括手游用户的参与度和留存分析。
29、Playtomatic (免费)
Playtomatic也是一款开源App分析工具，但它更专注于手游领域。Playtomatic帮助游戏开发者追踪游戏玩家的在手游内的地理位置和成就，支持多个平台，包括：iOS、Android、JavaScript、HTML 5,Unity 3D引擎等等。
30、Applicasa – 手机游戏管理平台
Part3 如何从数据辨别渠道作弊
如何判断用户是否真实、是否来自墙、是否机刷or肉刷而来？目前从跟踪统计到的用户属性上很难分别了，看用户留存、机型、地域、联网等正常也不能说一定没作弊，现在人的手段都太高了，这些都能搞定，连手机号注册都能给作假！
终极判断法——就是看用户对内容贡献：
首先要看自己应用的类型，举3个例子
比如你是电商类的应用，最直接的就看这个渠道用户的下单消费情况–激活到订单创建转化率，如果这个造假能给你产生营收贡献那也不错呀，哈哈，所以这个不会假。
比如你的应用是生活类可以产生信息的应用，如：问医生系列，那就看这个渠道用户的提问量，这个造假成本高，造假这个他们也不划算。
比如你的产品是游戏类，那就和电商差不多了，看用户购买增值道具的比例，看用户玩到个关卡的比例，他们不会雇人玩游戏造假吧！！
通过3个例子可见，还是先看自己产品，从产品内容细节上去判断，这样就容易多了。
相对容易常路出马脚的作弊数据：
(一)留存率
渠道刷量会选择在次日、7日、30日这些重要时间点上导入用户数据。然后发现APP在次日、7日、30日这些关键时间点上的数据明显高于其他时间点。而真实的用户的留存曲线是一条平滑的指数衰减曲线,如果他们发现留存曲线存在陡升陡降的异常波动,基本上就是渠道干预了数据。
(二)用户终端信息
1,低价设备排名:根据经验分析渠道的新增用户或者启动用户的设备排名。如果发现某款低价设备排名异常靠前,他们就视其为异常,开始报警。
2,新版本操作系统的占比:经过渠道多年蹂躏,运营人员终于发现,很多渠道刷量工作室在操作系统版本的适配上会有延时。查看渠道用户的操作系统时,可以和全体手机网民的操作系统的分布做比较。
3, wifi 网络的使用情况:比如说2G、3G、4G的使用比例分布是否正常等等。
(三)延伸信息
1,注册昵称的分布和规律,很多低端的刷假量的注册昵称有很强的规律性,各位运营看官肯定遇到这样的情况;
2,注册手机号码的归属地分布,这点相比各位看官也遇到过,某个渠道上来的用户手机号码不但来自某运营商的某个地市,甚至都是连号手机号码。
(四)单个指标
1,IP:是否为黑名单IP、是否为代理IP,跟一个巨大的黑名单库进行比对;
2,IMEI:是否为黑名单IP;
3,手机号码:号码是否非法,是否在黑名单。
(五)群体指标
1,IP:用户IP的地域分布是否符合先验数据的分布,地域包括国内的省份分布和海外市场的分布;
2,IMEI:用户IMEI号的地域分布是否符合先验数据的分布,IMEI所代表的制造商的分布是否随机;
3,OS:该渠道操作系统版本的分布情况是否符合一定的随机性和统计性,并与之前的先验数据进行对比判断;
4,机型:机型分布是否符合先验数据,以及最新智能手机出货量的比例;
5)位置信息:位置信息打开的比例,以及获取到位置信息的地域分布比例是否符合先验数据的分布,是否符合渠道承诺的地域情况,是否符合应用的实际分布情况;
6)运营商:运营商的数据分布是否随机,是否符合国内运营商的正常分布,以及海外运营商的随机分布;
7)网络接入方式:wifi、2G、3G、4G的分布比例是否与先验数据保持同样的趋势和数据特征。
(六)信息一致性
设备一致性的验证,包括:CPU、制造商、Mac地址、IMEI、机型、操作系统的一致性验证;
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