数据分析脱离不了业务，不同的业务所关注的数据不同，比如互联网、快消等，行业不同，关注的数据点也不同。在互联网行业普遍产品的数据分析中，我认为用户行为分析最重要的三个点是渠道分析、转化分析和留存分析。
用户行为数据分析最重要的三个点：渠道分析、转化分析和留存分析。
渠道分析
首先我们先来了解渠道的分类有哪些？
主要包含：搜索引擎，信息流广告，科技网站，媒体推广，社交广告，第三方电子市场，资源置换，刷排名，厂家预装等。
哪是不是所有的渠道都适合我们呢？当然不是，因为每个渠道都有自己的优势劣势，我们需要了解每个渠道特性进行，再结合自身的情况来进行选择。
举个例子，以前我们再投放某款产品的时候，发现竞品的广告无处不在，那么我们就发现她其实投放来百度联盟和谷歌联盟广告，我们再来分析这两个渠道的特点。
劣势：不论是点击率还是注册转化率都不高，还存在大量恶意点击，恶意点击也就是说很多联盟网站为来提升收入，他们会用插件模拟点击赚取流量费。
优势：流量大，cpc成本低，大量的曝光能够提升品牌，在公司有投入预算的情况下，我们也选择尝试这两个渠道，除了提升品牌知名度外更重要的实要跟竟品抢占市场。
转化分析
首先要清楚，转化率究竟是什么？受哪些数据的直接影响？这些数据的影响因素又是哪些？
转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。简单地以下面这个公式来说明：转化率=期望行为人数/总人数。
转化分析常用的工具是转化漏斗，简称漏斗(funnel)。新用户在注册流中不断流失，最终形成一个类似漏斗的形状。用户行为数据分析的过程中，我们不仅看最终的转化率，也关心转化的每一步的转化率。
影响转化的因素非常多，主要是三类：渠道来源、用户营销和网站/APP体验。注册转化率、购买转化率高的用户获取渠道，那么这个渠道的投放质量也肯定是比较高的。
留存分析
留存，是指用户在 App、网站等应用上使用过，并一段时间后仍有使用。留存分析模型是一种衡量用户健康度/参与度的方法，超越下载量、DAU 等这样的虚荣指标，深入了解用户的留存和流失状况，发现影响产品可持续增长的关键因素，指导市场决策、产品改进、提升用户价值等等。
如果不做好留存，用户进一个走一个，产品就永远不能做增长。以图中为例，假设每月新增1000个用户，且没有任何人流失，那四个月之后，大概会有24000个用户，但在实际情况中，这种假设是不成立的。有人进就有人出，所以假设每个月新增1000个用户，留存率做到90%（这其实是一个非常高的值），两年后，每个月大概会持续9000个用户。这时会发生什么呢？假设每月新增的1000个人是固定的，留存率是90%，24个月之后，该产品用户总数将不会再发生大的变化。因此做好留存分析至关重要。
