前天看了一篇文章关于facebook-DataDriving实战经验，感触颇深，特别对于现阶段国内很多创业公司老板都在吹捧大数据，我相信很多创业公司的产品经理都会碰到这个问题，我个人也认为当产品的用户量级还没达到一定阶段，就开始做数据分析（例如：A/Btest、环比统计等），那简直就是浪费人力物力，不过对于一款大用户量级的产品来说（超千万用户的产品），有些数据分析的论点还是可以借鉴的，下面就整理下我认为不错的两点：
1.值得关注的用户指标：
活跃用户数、新用户比例、用户流失率
当要了解对方产品活跃用户多少，一定要了解用户对方是如何定义活跃用户的
新用户比例大于用户流失率，产品处于发展成长阶段
新用户比例与用户流失率持平，产品处于成熟稳定阶段
新用户比例低于用户流失率，产品处于下滑衰退阶段
2.合理定义用户流失
用户回访率=回访用户数/流失用户数*100%，一般情况下用户回访率应该低于10%，在5%左右比较合理，对于成熟网站而言用户回访率会稍高些，而像手机APP这类产品用户回访率通常比较低
我们可以使用拐点理论（Elbow Method）选择最合适的流失周期。
拐点理论：X轴上数值的增加会带来Y轴数值大幅增益（减益），直到超过某个点之后，当X增加时Y的数据增益（减益）大幅下降，即经济学里面的边际收益的大幅减少，那个点就是图表中的“拐点”。比如流失周期增加到5周的时候，用户回访率的缩减速度明显下降，所以这里的5周就是拐点，我们可以用5周作为定义用户流失的期限，即一个之前访问/登录过的用户，如果之后连续5周都没有访问/登录，则定义该用户流失。
