如何进行软件系统分析

今天宠物迷的小编给各位宠物饲养爱好者分享app怎么分析的宠物知识，其中也会对如何进行软件系统分析(软件系统分析的方法)进行专业的解释，如果能碰巧解决你现在面临的宠物相关问题，别忘了关注本站哦，现在我们开始吧！

如何进行软件系统分析

　　实体类通常指系统中需要持久化的类，代表系统中的核心概念。
　　软件系统分析目前用的较多的方法就是鲁棒（Robust）分析，也就是健壮性分析。
　　首先根据用例的描述设计系统的边界类、实体类，和控制类。
　　一、边界类
　　边界类描述系统与角色的接口，通常是图形用户界面，通信协议、打印机接口、传感器和终端。最常见的就是窗体。那窗体中的各种控件算不算呢？不算，窗体本身是最合适的边界类，而其中的控件就太细小了。
　　二、控制类
　　控制类表示系统的动态行为，处理主要的任务和控制流。简单的说控制类指的就是业务逻辑，他通常**于实体类和边界类，稳定性较好。
　　如果业务流程比较复杂，则需要单独设计控制类。
　　通常一个控制类只和一个角色进行交互，这是基于最小化变更对系统的影响来考虑的。
　　三、实体类
　　四、关系限制
　　不同的类之间关系的建模有些是必要的，有些则是需要避免的。
　　边界类　－＞实体类　　允许：因为边界对象可能需要在这个边界对象的各个操作之间对某些实体对象进行**。
　　边界类＜-＞控制类　　避免：因为关系是短时间存在的，所以没必要建模。
　　边界类＜-＞边界类　　允许
　　控制类＜-＞控制类　　避免：因为关系是短时间存在的，所以没必要建模。
　　控制类　-＞实体类　　允许
　　实体类＜-＞实体类　　允许
　　实体类　-＞边界类　　不允许
　　实体类　-＞控制类　　不允许
　　实体类对象的生存期一般都很长；而控制类对象和边界类对象的生存期则很短。正是由于这些类的生存期相差如此之大，所以在这些类之间建立关联关系是不可取的。
　　五、类设计的原则
　　１、不同的类之间如果存在相似的职责，考虑重用现有类，如果没有有重用可能的类，才考虑建立新的类。
　　２、如果一个类的两个职责之间互不相关，考虑将这个类分成两个。并更新相应的协作关系。
　　３、如果一个类只有一项职责，那么需要重新考虑该类存在的必要性.

App的数据分析怎么做

首先要充分了解你的APP的设计，列出其核心操作，比如启动，付费等等，当然这两个是比较通用的，其它的操作就是每个APP特有的了。

1. 首先基本的统计要有：
指标：总用户数，新用户数，N日留存数据，日活跃（DAU），周活跃（WAU），月活跃（MAU），付费人数，付费率，付费点分布，核心动作的转化率（比如新手引导）；

作用：活跃数据可以反映APP的热度，而留存数据可以看出此APP的用户黏度，付费数据（如果有）就是考察付费点设置是否合理。

这个过程就是通过数据为应用建模

2. A/B测试。最好有专门这样一个系统用来测试调整APP，这样才能让分析真正反馈到优化APP设计上，而整个数据形成一个闭环，有了这个反馈环，数据分析才能越来越强大。

3. 大付费额度用户的专门分析。也可以说是VIP系统，分析与追踪这些用户的行为特点，基本上这属于一个客户关系维系系统。

4.

知识库。单个APP的用户分析价值有限，如果综合多个APP的数据，形成一个针对用户的标签库，这样对于APP产品运营来说就更有针对性了。最简单的举个
例子，如果知识库中说一个用户已经在近期付费了10000人民币，而在此APP中却没有付费行为，如果这样的数据多了，就可以看到自己的产品是不是能够吸
引到高质量的用户。当然，这个库对于广告的针对性投放也非常有价值。

APP数据分析的常用指标有哪些?

有下面几个指标：









1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。

2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要**监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。

3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。

4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。（这里说一个题外话，个人认为在对产品做修改的时候一定是想办法去迎合用户，而不是想办法改变用户让用户去适应产品。这里以微博作为例子，用户一直把微博看做是一款传媒产品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一个综合社交平台，推出了微博会员，用户推荐，各种私信评论规则等，后台事实证明这一切都没有改变用户对微博的认知，微博所作的一切都是无效的。所以当你苦恼于为什么用户没有按照我的设想去用产品的时候，一定要想着我该怎样变才能迎合用户的需求，而不是去想我该怎样变才能让用户认可产品的设计？）

5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。

6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.

7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。

8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。

APP如何做应用统计分析？ 能否推荐个专门做应用统计分析的平台

应用统计指在应用里需要统计的地方写入相应的代码（代码埋点），去统计用户的行为，比如访问数、访客数、点击数、页面停留时间等。实际操作时，需要将统计的行为定义为相应的事件，更复杂的还需要定义参数。例如，统计某APP日活，则需要记录APP的启动事件，若需要查看活跃用户的地域分布，则需要对该启动事件定义地域属性的参数。APP数据埋点可以在APP后台进行归集和统计，也可以借助第三方数据分析平台来完成，比如个推的用户运营SDK就提供此类服务。个推·用户运营是一站式用户洞察与数据分析平台，用数据增能APP精细化运营。个推·用户运营提供专业的应用统计服务，其通过自定义埋点功能自定义统计应用内数据，结合数据进行场景分析，主要实现的场景包含：1.次数统计（统计指定行为被触发的次数）；2.时长统计（统计指定行为消耗的时间）；3.用户属性统计（统计对应用户的相关信息）。目前，个推·用户运营代码埋点支持Android、iOS 平台的APP，快应用，小程序，并且与自定义事件深度嵌合，实现了一站式配置埋点及事件，快捷简便。个推·用户运营SDK正限时免费中，APP开发者与运营者可注册/登录个推开发者中心免费注册体验。 数据分析

APP数据分析的常用指标有哪些?

有下面几个指标：









1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。

2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要**监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。

3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。

4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。（这里说一个题外话，个人认为在对产品做修改的时候一定是想办法去迎合用户，而不是想办法改变用户让用户去适应产品。这里以微博作为例子，用户一直把微博看做是一款传媒产品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一个综合社交平台，推出了微博会员，用户推荐，各种私信评论规则等，后台事实证明这一切都没有改变用户对微博的认知，微博所作的一切都是无效的。所以当你苦恼于为什么用户没有按照我的设想去用产品的时候，一定要想着我该怎样变才能迎合用户的需求，而不是去想我该怎样变才能让用户认可产品的设计？）

5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。

6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.

7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。

8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。

app竞品调研分析怎么做

市场调研主要包括消费者需求调研、产品经销商调研和竞争对手调研三大部分。多瑞科舆情数据分析站可以针对性根据用户所关注的方向进行全网覆盖搜集信息，并按需求调研、产品经销商调研和竞争对手调研等方面关键数据生成各种图文分析报告。
产品调研多瑞科舆情数据分析站系统配置关注关键词以及竞品关键词监测分析准确的市场情况，根据系统监测后的信息，可以在舆情系统服务平台中管理、导出简报、生成图表等，省掉了人力繁琐的重复操作和调试，系统只需专人负责看管，操作简单，数据量全面，轻松搞定各种报表形式。综上所述，产品调研的作用是处于产品发布后的一个初步的广泛调研，有助于了解到广大消费者对于新产品的期望值和初步满意度，当然，产品调研的最终目的也就是让产品更加受欢迎创造更大的价值。
通过多瑞科舆情数据分析站调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订;为领导在会议上提供论据;提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会等而系统地、客观地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源;验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务;了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求;找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路；对于全新的产品，调研前自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。

如何分析一款APP应用？

直接看其功能和行业就行