注：资源内容均靠平时学习积累所得
1.维度：
指人们分析事物的角度。比如，分析活跃用户，可以从时间的维度，也可以从地域的维度去看，也可以时间、地域两个维度组合去分析。 有层次关系的维度，就可以根据分析需求改变维的层次，变换分析的粒度钻取，比如分析活跃用户，从地域这个维度类型上，可以细分到省份、城市、县、乡镇的用户，也可以向上汇总。
不同维度有的是相互独立的，比如时间维度和地域维度；但有些维度是有层次关系的，比如省份维度和城市维度。
维度也可以分为定性维度和定量维度（根据数据类型划分）。数据类型为字符型即定性维度，如城市、性别等；数据类型为数值型数据的即定量维度，如收入、年龄、消费金额等，定量维度一般需要数值分组处理，比如年龄划分为20岁以下，20~29岁，30~39岁等。
注：维度一定是有可以枚举的值，比如时间这个维度类型下有日、周、月、季、年这些维度，季的维度值是：Q1、Q2、Q3、Q4。
2.度量：
指量化的数值，通常会叫做“指标”，比如活跃用户数、使用时长、打开次数是最基础的分析应用运营情况的三个指标。 除了被称为指标外，还有一些分析场景中，会用度量A和度量B经过一些计算，得到一个新的度量C，通常称之为“衍生指标”。
3.人均单日使用时长：
在所选时间段内，APP或领域平均每天被每个用户打开的次数。计算公式：使用时长 / 日均活跃人数 / 周期内天数（日度平均算法）
4.日均活跃人数：
在所选时间段内，APP或领域平均每天的活跃用户数；期间用户主观打开过至少一次APP，即算活跃用户。数据维度：周/月/季。计算公式：sum（周期第一天~最后一天的活跃人数）/周期内天数
5.用户活跃度：
在统计周期内，用户使用APP间隔时间的平均值；，比值代表用户平均几天使用一次，数值越接近1表示用户活跃度越大。
6.人均单日使用时长：
在所选时间段内，APP或领域平均每天被每个用户打开的次数。计算公式：使用时长 / 日均活跃人数 / 周期内天数（日度平均算法）
7.绝对活跃用户渗透率：
在所选时间段内，APP的活跃用户占该全网网民的比例。数据维度：月/季。计算公式：APP的活跃人数/全网网民的活跃人数
8.相对活跃渗透率：
在所选时间段内，APP的活跃用户占该APP所属领域活跃用户的比例。数据维度：月/季。计算公式：APP的活跃人数/APP所属领域的活跃人数
9.活跃用户(APP)：
在所选时间段内，用户主观打开过至少一次APP，即算活跃用户。活跃用户(领域)：在所选时间段内，用户主观打开过领域中任意APP至少一次，即算领域的活跃用户；同一个用户使用领域中多个APP仅算一个活跃用户。数据维度：日/周/月/季。
10.分时绝对渗透率：
在所选时间段内，APP的活跃用户在24个时段内，分别在全网的渗透率。计算公式：APP分别在24个时段内的活跃人数/全网网民的活跃人数
11.分时启动次数：
在所选时间段内，APP分别在24个时段内的被打开的次数总和。
12.次月留存率：
在统计周期内，新安装用户在次月依然使用APP的用户占比。计算公式：上月新安装在当月仍然活跃的人数/上月新安装的人数
13.分时活跃人数：
在所选时间段内，APP分别在24个时段内的活跃用户数总和。
14.使用时长：
在所选时间段内，APP或领域的活跃用户使用APP的时长总和。数据维度：日/周/月/季。
15.启动次数：
在所选时间段内，APP或领域的活跃用户打开APP的次数总和。 数据维度：日/周/月/季。
16人均使用时长：
在所选时间段内，APP或领域平均被每个用户使用的时长。数据维度：日/周/月/季。计算公式：使用时长 / 活跃人数
17.分时人均使用时长：
在所选时间段内，APP的活跃用户分别在24个时段内平均每个用户使用APP的时长。计算公式：APP分别在24个时段内的使用时长/APP分别在24个时段内的活跃人数
18.人均单日启动次数：
在所选时间段内，APP或领域平均每天被每个用户打开的次数。计算公式：启动次数 / 日均活跃人数 / 周期内天数（日度平均算法）
19.人均启动次数：
在所选时间段内，APP或领域平均被每个用户打开的次数。数据维度：日/周/月/季。计算公式：启动次数 / 活跃人数
20.日均使用时长：
在所选时间段内，APP或领域平均每天被使用的总时长。数据维度：周/月/季。计算公式：sum（周期第一天~最后一天的使用时长）/周期内天数
21.分时使用时长：
在所选时间段内，APP分别在24个时段内的被使用的时长总和。
22.分时人均启动次数：
在所选时间段内，APP的活跃用户分别在24个时段内平均每个用户启动APP的次数。计算公式：APP分别在24个时段内的启动次数/APP分别在24个时段内的活跃人数
23.日均启动次数：
在所选时间段内，APP或领域平均每天被打开的总次数。数据维度：周/月/季。计算公式：sum（周期第一天~最后一天的启动次数）/周期内天数
24.选用指标：
基础设备使用指标、移动应用用户留存指标。次日留存率=上一日留存用户/上一日活跃用户
25.次月活跃留存率：
是以整个移动互联网月活在50万及以上APP数据为基础进行临界值划分。第N月用户中，有多少用户在第（N+1）月依然使用该APP。该数值越大，表明用户流失少，粘性高。
26.用户画像分析模型：
将一个抽象的概念具化成为一个生动鲜活的人物，通过分析能让人们对目标用户的需求与痛点有一个具象化的认识。
27.重合用户分析：
指3个APP的交集，而非并集。
28.领域独占用户率：
A2算法，指标定义：在所选时间段内，APP所属领域的活跃用户中，只使用该APP，不使用领域中其他APP的用户，占领域活跃用户的比例计算公式：APP与所属领域中其他APP不重合的用户数 / 所属领域的活跃用户数。A3算法：指标定义：在所选时间段内，APP所属领域的安装用户中，只安装了该APP，未安装领域中其他APP的用户，占领域总安装用户的比例计算公式：APP与所属领域中其他APP不重合的安装用户数 / 所属领域的总安装用户数
30.容错率：
一减去与数据的绝对值准确的比率
31.健康维度分析：
选用指标：活跃人数、使用频次、APP市场存续时间。APP健康度以APP所在领域为参照系，评估APP在市场中的表现以及发展的可持续性，并对可能出现的问题提出预警。
32.活跃人数符合增占率：
活跃人数在过去几个周期内的连续增长率，常用于投资分析和市场分析，计算公式为：（当前周期数据/起始周期数据）^(1/周期数) - 1
33.活跃人数全网渗透率：
在所选时间段内，领域的活跃用户占全网网民的比例。
34.活跃人数领域渗透率：
在所选时间段内，行业的活跃用户占行业所属领域活跃用户的比例。
35.启动次数领域渗透率：
在所选时间段内，行业的活跃用户打开行业中APP的次数，占打开行业所属领域中APP次数的比例。
36.启动次数行业渗透率：
在所选时间段内，APP的活跃用户打开APP的次数，占APP所属行业中活跃用户打开APP次数的比例。
37.人均阅读使用天数：
在所选时间段内，APP每月被每个用户平均使用的天数（自然月总数／用户活跃度）。
38：使用时长领域渗透率：
在所选时间段内，行业的活跃用户使用行业中APP的时长，占使用行业所属领域中APP时长的比例。
39.使用时长行业渗透率：
在所选时间段内，APP的活跃用户使用APP的时长，占APP所属行业中活跃用户使用APP的时长的比例。
40.日活：
一天内至少启动过一次的用户数量（去重）.
41.日均：
是每天活跃用户数的算术平均数。
42.重加权：
1. 地域属性：根据CNNIC发布官方数据进行人口数据调整；2. 操作系统属性：根据CNNIC发布官方数据进行安卓和IOS系统数据调整；3. 运营商属性：根据CNNIC和工信部发布的官方数据调整；4. 设备属性：根据工信部发布的官方数据对手机品牌属性进行数据调整。
43.TGI指数
= [目标群体中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例]*标准数100；TGI值=1 即等于全网平均水平，TGI值>1 即有偏好；值越大，偏好越强
44.覆盖&人群渗透：
指定时间段内，所选人群使用相应领域中APP（万像top2000中从属于该领域的APP）的活跃用户的比例；计算公式为：人群中使用某个领域APP的人数/人群活跃人数
45.对标分析：
也称基准管理、标杆管理。是指一个组织瞄准一个比其更高的组织进行比较，以便不断超越自己，超越标杆组织，追求卓越，创新和流程优化的过程。
46.“小帆A3 ”算法：
易观自有的SDK数据及外部数据的混合数据源，使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。
时间维度：日、周、月、季
指标维度：活跃人数、启动次数、使用时长、APP排名、日均活跃人数、日均启动次数、日均使用时长、相对活跃渗透率、绝对活跃渗透率、24时点活跃人数分布、24时点启动次数分布、24时点使用时长分布、24时点相对渗透率分布、24时点绝对渗透率分布、24时点人均启动次数分布、24时点人均使用时长分布、用户活跃度、重合用户、独占用户、行业独占率等
47.用户：
即设备，在易观方舟产品中，一个独立设备被定义为一个用户。
Android系统根据IMEI、IMSI、Android_ID等生成易观ID，来标识一个独立用户，iOS系统根据IDFA、OpenUDID等生成易观ID来标识一个独立用户。
48.用户行为：
是由用户一系列的事件组成，包含5个基本要素：何人，何时，何地，通过何种方式，发生了何种行为。
49.事件：
记录用户触发的行为，例如 注册、登录、支付等等
50.事件属性：
更精准的描述用户行为，例如事件发生的位置、方式和内容
51.属性值：
属性的具体值，不同的属性，属性值不同，例如，支付方式的属性值，可以是微信支付，支付宝支付；设备品牌的属性值，可以是小米，锤子。
52.会话（session）：
用户从打开到关闭应用/网站，被视为一次会话。
iOS应用：用户屏熄、home键到切换后台、杀掉进程即视为会话结束；
Android应用：用户杀掉进程视为会话结束，屏熄、按home键超过30秒，也会视为会话结束。
H5/Web应用：用户从打开网页到离开视为一次会话，包括关闭整个浏览器、30分钟未进行新打开页面、触发事件等活动。如果一次访问跨天的话，会被切割成两次会话。
53.着陆页（landingpage）：
用户进入目标网站的第一个页面。用户访问的一般过程：站内着陆页A → 后续受访页面B→ 后续受访页面……→ 站内出口页X
54.跳出：
用户进入着陆页就离开用户来到网站后，除了浏览LandingPage之外，没有发生其他任何操作就离开了网站，被视为跳出。
55.退出：
当用户从某个页面离开了网站，即视为退出
56.基准指标
APP端：
H5/Web端：
