整体分析：

1. 看阶段，初创期、增长期还是稳定期；

2. 看增长，正常增长和活动增长；

3. 看留存，次日、7日和30日，不同类型的产品不一；

4. 看活跃，新增用户活跃和留存用户活跃；

5. 看消费，如果有的话；
   

精确分析：

    1.看分布区域，是集中在几个地方还是分散到全国；

    2.看性别，不同产品类型的男女比例可能造成不同的分析结果；

    3.看转介，看用户推荐产品的占比；

大体说来10W用户如果在初创期已经是个不小的规模了，当时还是要结合产品的类型。

第1步：看整体数据，主要看整体数据有何异常，以及哪些数据的趋势较好。

第2步：看细分数据。例如，细分数据，新增用户和流失活跃付费用户成正比，新增用户不付费，也算是流失严重。

第3步：结合数据分析。例如，分析数据，用户为什么流失？新增用户的活跃度如何？等等。

第4步：根据数据行动。例如，更新版本，开展用户召回活动，换量等的方式。

#随口答，不负责#

10W的用户量是指的装机量还是用户量？这点没有说清楚，不过从绝对值上看10W已经不算小了，对于创业公司来说。

首先先陈述下观点，日活是一直保持动态平衡的，除非是某些运营活动或者渠道异常所引起的数据大幅度的提升或下降。

就以日活保持上升趋势来举个例子。

1、在上升的前提下，看看新用户和活跃的老用户这两类的数据变化。如果是新用户一直在增加，而留存基本不变，那就基本是新用户的原因。

2、考虑终端的情况，像ios端的用户一直在增加，就要考虑到是否上了推荐位或者做了什么活动，如果两个端都在增加，就要看看是否公司的运营做了什么活动引来了流量。

3、再进一步深入分析，就要死开是否客观环境导致了这样的上升趋势，比如开学、周末放假之类的节点。这时候需要进行环比和同比，观察上个月或去年同月是否有类似规律。这样做的好处就是，能够避免归因错误，你所做的努力有时候并不是导致成功的原因，有可能是刚好撞到风口上了；另外可以通过数据分析指导运营决策，比如说哪个类型的活动都能给日活带来较大的浮动，在某个时间节点上就可以多做类似的运营活动。