不知不覺已經到了阿拉丁統計 2.0 功能系列的最后一期，本期我們將圍繞「基礎統計」功能展開解說。如果你也想試用阿拉丁統計 2.0 產品，不妨來進行體驗吧。
看過第一篇「開源 SDK」文章的朋友，一定還記得我們講過的預置事件和屬性。
預置事件和屬性是由 SDK 自動采集上報，功能作用類似“全埋點”，可以采集到多而全的數據。當然，也有的朋友只想采集日常基礎數據，不想其它數據對日常數據查詢造成干擾。
阿拉丁統計 2.0 在 SDK 設計過程中將日常必用、常用的事件和屬性設計為預置，用于“基礎統計表”，以便沒有特殊需求的朋友進行使用。例如：自定義查詢（事件分析、漏斗分析）、特定行業、場景個性化查詢（指標商店）等。
日常統計過程中，有哪些常用的數據指標呢？
阿拉丁統計 2.0 「基礎統計」功能必備常用的統計數據指標，包括：
新增用戶：首次訪問應用的用戶數，一天內同一用戶多次訪問不重復統計；
活躍用戶：訪問應用的總用戶數，一天內同一用戶多次訪問不重復統計；
啟動次數：打開應用即為一次啟動應用，完全退出再次打開應用也是一次啟動，如果未完全退出但在后臺運行超過 30 秒后再次打開應用也會被視為一次啟動；
訪問頁面數：訪問應用內的頁面次數，多個頁面之間跳轉或同一頁面重復訪問也會被統計為多次訪問；
次均停留時長：這個指標從字面上理解起來稍微有點困難。首先“次”是指應用的啟動次數，“停留時長”是指啟動應用后停留在頁面中的時間長度，“均”這里是指“停留時長”總數和“啟動次數”總數的平均值。次均停留時長的時間長短是分析應用的一個重要指標，通常用于評估應用的用戶體驗，停留時長越長說明應用或頁面對用戶的吸引力越強，反之，則說明應用或者頁面的內容需要優化更新更有價值的信息；
跳出率：僅瀏覽一個頁面便離開應用的次數在總啟動次數中的百分比。
跳出率的高低是應用統計分析的一個重要指標，通常用于評估應用的用戶體驗，指導應用和頁面的改善。跳出率越高就說明該應用或頁面對訪問者的吸引力越低，當跳出率達到一定的程度時，就說明應用或頁面需要做些優化和更新了。
“開箱即用”，集成 SDK就能看到統計結果
在應用概況里可以直觀的查看某一天某一時段的數據情況，包括用戶變化情況、活躍用戶量、啟動次數、訪問頁面數、跳出率等數據變化情況。
在圖表中可以看到具體時間段數據起伏變化情況，這樣有利于運營部門快速確定某類活動或者關鍵營銷動作對于用戶影響較大，為技術部門后期的產品迭代提供改善方向。
多維度用戶統計指標，快速鎖定用戶特性
阿拉丁統計 2.0 用戶概況模塊主要分為用戶留存統計、用戶黏度、用戶參與度、用戶來源四個模塊，通過這些指標數據的統計，可以快速直觀的看到平臺用戶屬性以及喜好。
用戶黏度是指用戶對于產品的忠誠、信任與良性體驗等結合起來形成的依賴程度，用戶黏度越接近1（100%）說明用戶忠誠度越高，可自定義選擇時間范圍查看用戶數據和占比情況。
用戶參與度對訪問深度和使用時長兩個維度對指標進行統計，分析用戶打開頁面的使用頻次及訪問頁面的時長，幫助您快速了解用戶的使用粘性和依賴程度。
用戶來源用于分析用戶的訪問來源和訪問渠道，場景值用于描述用戶進入微信小程序的路徑，例如：頂部搜索框、掃描二維碼、群聊會話等；渠道為安卓和 iOS 端用戶使用的各大應用市場渠道包，此頁面可快速查看所有用戶來源的趨勢數據。
地域分析用來分析各個地域給應用帶來的用戶數及流量情況。通過了解應用訪問的地域分布以及特定地域用戶偏好，以便進行針對性的運營和推廣。
終端分析用于用戶所使用的手機系統環境配置情況，幫助企業了解用戶的系統環境情況，可作為應用設計的參考，從而有效提升訪客的交互體驗
頁面分析：頁面是小程序構成的重要元素，也是用戶使用行為動作載體。分析用戶的頁面瀏覽行為，有助于監測小程序中每一個頁面的流量、停留時長、分享次數，對受訪頁、入口頁的重要性形成判斷。
分析裂變：分析小程序的分享情況及帶來的傳播效果。小程序被分享的數據，提供不同維度的數據包括分享趨勢，層級分享數據，重點分享用戶分析。
例如：電商企業要確認某個商品被用戶分享的最多？就可以通過阿拉丁統計 2.0頁面分享查看具體的頁面分享次數。然后通過列表的不同維度數據，包括新用戶數、訪問人數、訪問次數、打開次數等指標查看哪個頁面被分享的最多。
怎樣判斷用戶分享后，打開的用戶再次分享呢？阿拉丁統計 2.0 具有用戶層級分享功能！當 A 分享給 B，B 打開小程序之后分享給 C。那么這個流程里邊A 分享給B是一度分享，B分享給C是二度分享，這種層級分享的過程數據通通可在阿拉丁統計 2.0 查詢到。
以上就是我們分享的阿拉丁統計 2.0「基礎統計」功能，現在統計產品正在免費試用中，大家不妨來親自操作體驗吧~
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