如何全面掌握別人家的APP數據

老師，請問一下，在哪里可以了解一個App的各項數據，比如下載量、排行數據呢？我"數據分析師"可以通過什么途徑去深入的研究一個App（該產品是別人做的，我并不能獲取內部數據）？

好的，下面我們就有請老師來作答一下~

（以下內容為老師親自回答）

應該說這個一個較為普遍的問題，這里我推薦幾個方法供大家參考：

首先，大部分數據都是模擬趨勢數據，要獲得一個產品的絕對歷史下載量是一件很難的事情，你"數據分析師"要知道每個App都是分版本向App store或者安卓應用商店提交的，所以理論上我們需要看的是這個版本的下載量和活躍度。

一  絕對下載量和活躍度。

你"數據分析師"可以購買收費數據，就我經驗，BI數據、艾瑞數據都是有一些具體檢測數據，能夠拿到一斷時間內的分類App的數據，但價格不菲，一般大公司都有購買。

當然，BAT有自己的渠道來源，百度有很深的底層數據檢測模型，能夠詳盡的了解App的下載和啟動情況。

二  評價數的倒推模型——App store

1、看當前版本和歷史版本的評價數。

一般情況下，評價人數占總下載人數的三千分之一左右，或者更低。但新應用和只有幾十個評價的應用可能有刷評價的風險，需要剔除刷的數據。所以你可以用評價數×2000得到一個下載數的預估值。

這款拓詞App，當前版本的評論數在129個，按照二千分之一的評價比例，估計下載量在10-20萬之間。因為他的評價數量不夠大，所以可能要適當減少乘的數值。

這是今日頭條，看累積下載的話，我的預估是52039×2000=1億下載量。這是累積下載量，而一般應用的月活在5-10%左右，那么其月活用戶在500-1000萬用戶數左右。當然，閱讀類可能會更高一些。

肯德基爺爺這款app還是有點意思的。下載量在400萬左右，但惡評如潮的感覺。

如果你"數據分析師"要問安卓的情況，我可以很欣慰的告訴你，安卓的應用商店都有下載量，那個下載量除以3之后的值基本就是了，有些刷單嚴重的需要除以10哦。所以看App store吧。

這種分析方法就是建立一個已知的app品類推算模型，然后講其中的變量替換為未知的那個app來看。這種方法是我從早年Alex的排名推算中學習而來的。因為評價一個產品的用戶大致比例是相同的，千分之一或者二千分之一。

2.App store 評價模型

什么叫App store評價模型呢？就是評價形成的一個模型。

這是一款評價模型為“E型”的產品，從評價看，用戶反饋有很多硬傷，產品體驗和價值存在明顯的可視性缺點。

這是一款“F型”的評價模型，整體體驗沒有可見硬傷，產品發展路徑比較樂觀。

這是一款“G型”評價的產品，它有顯而易見的問題需要解決，否則會影響產品自發增長。

總結起來就是：我們"數據分析師"不僅要看這款產品的現在下載量，也可以通過其評價模型來看接下來增長的預期。

三  參考數據網站

"數據分析師"要培養對數據的敏感性，可以經?？纯窗俣冉y計、Talking Data等網站。Talking Data主要拿的是安卓應用的趨勢和排行。

TD有很多排行榜，其用戶量的算法可以通過已知某款產品，比如我知道去哪兒的用戶覆蓋量，去倒推其排行榜的其他App的用戶數量。

TD提供了100個排行，都是免費的，當然也有收費服務。

說在最后

"數據分析師"覺得主要還是要對數據有敏感性，拿自己公司已知的產品數據去倒推那些未知的數據，建立自己的數據模型是最關鍵的。