基本信息思路

版本分布

一般更常看，活跃人数的版本分布。
因为APP一般都是从应用商店下载，新增的一般都是最新的版本。

版本分布可以了解现在用户的使用情况。

如果是小用户量的APP，可能会在实际的业务中，进行快速的迭代。

那么就需要使得低版本的强制升级到最新版本。如果不升级可能会有一些bug未处理，可能在某个场景的价值体系与新的版本不一致。导致运营风险。

发版用户的更新率

通过检测新版在日活里占比，可以得知新版本发布后，用户可以在多长的时间内，实现大部分的活跃用户都保持了新版本。

 **新版本活跃用户数/DAU = 85%**<br />![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2020/png/407839/1592117174022-cce24a4a-8b3e-418d-82de-38a7ec89edc4.png#align=left&display=inline&height=302&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=604&originWidth=952&size=29065&status=done&style=none&width=476)

崩溃

APP在使用的过程中，难免会有用户遇到崩溃的情况。

对于崩溃的监测是一个常规的行为。

重点在于 要设置一个崩溃率，当崩溃情况超过了阈值，就应该引发报警， 然后迅速排查问题。因为这可能出现了开发漏洞BUG。

在实际工作中就利用神策提供的崩溃监测，预警了几次崩溃问题，在用户没有反馈之前就快速定位了问题。

系统分布

主要是 IOS及Android的用户分布情况。

这个的意义1：
了解产品目前的用户群体是哪个版本的为主。

这个意义2：
在做很多分析的时候，主要会以系统分布作为维度来看。
不是经常有报告说，IOS用户付费意愿高于安卓么~

机型分布

机型分布是对于测试非常友好的数据。
假设 iphoneX,iphone XR, 华为 P30\MATE 几款主流机型就占据了日活的60%。
那么测试优先测试完高占比的机型，就可以覆盖绝大多数的用户，可以优化流程。

另外也会对机型的价值进行评估，来做用户画像，手机在一定程度上可以反映用户的经济水平和消费观念，是有分析和研究的价值（在公司早期，可能不会进行非常细致的分析，主要是牵扯精力还不一定有效果）

地域分布

这个本来是在用户分析更合适一些。
但由于实际上常根据IP来解析地理位置，所以暂时放到APP产品信息里。

这里没有什么点，就是地域的一个分布情况，了解产品用户的使用情况。

其他

其他还有屏幕分辨率、4G\wifi、运营商等，有实际的应用场景使用就好，一般来说使用率相对偏低。