app日均用戶活躍量怎麼計算

❶ app用戶規模就是日活數嗎

並不全是，只是代表一部分。活躍度是衡量一個應用運營情況最基礎的一個指標，用以表示用戶規模。通常根據不同的時間限定，有日活躍用戶、周活躍用戶、月活躍用戶等指標。 日活數是指：日活躍用戶數。每日登錄過APP的用戶數，一般簡稱日活。對於某些APP而言，啟動就是一個活躍用戶，而另一些則要通過賬號注冊，形成一個網路賬號，才算作一個活躍用戶。活躍用戶的計算是去重的。一個用戶一天來N次也只計算一次。希望可以幫助到你。

❷ app刷活躍度是什麼意思

活躍度是用戶登錄和使用app的次數和用戶數
用戶活躍度是指用戶在使用一款產品的時候，並不是使用一次就晾在一邊了。反而是經常性使用。如手機上的qq或微信，基本上是每天都使用，甚至每小時都會使用，頻率是非常高的，這樣可以叫用戶活躍度高的app軟體。app軟體的用戶活躍度高可以顯示出這款軟體是受到用戶喜愛或者是給予到用戶幫助的。活躍度越高，產品帶來的盈利也會越高。
活躍度一般分三個時間維度計算：日活躍用戶：當天啟動過app的用戶數，周活躍用戶數：一周內啟動過APP的用戶數，月活躍用戶數：當月啟動過APP的用戶數，活躍率：XX時間段內啟動過App的用戶數/總用戶數。

❸ app應用的覆蓋率和用戶活躍率是怎麼統計的

talking data的解釋是這樣的：
用戶覆蓋神友率=當月安拆臘裝過某APP的設備數量/旅瞎滑當月監測移動設備數量*100%
用戶活躍率=當月使用過某APP的設備數量/當月監測移動設備數量*100%

❹ 用戶活躍度如何計算

用戶活躍度=日活野陪運躍用戶/月活躍用戶，計算公式：DAU/MAU（理論亂陵值不低於頌梁0.2,0.2*30天=6天，即用戶登陸次數不少於6天）

❺ 如何估算一個app的日均用戶量

首先你要確保你有靠譜的CMS，最好是那種能夠提供用戶分類的，有活躍時間更佳，但是目測現在想做到全面有成本難度。
其次，活躍用戶數量當然沒有CMS報給你的數目那麼簡單，原因是，APP的自啟！有些時候你看到的顫蔽日活躍3000，其實有一半多是自啟，這時還不如再加個零頭（360屏蔽自啟的）當做總用戶數目處理。
那麼活躍用茄並州戶數量究竟如何確定呢？只能根據訂單、瀏覽量之類數據的轉化率進行處理了，誤差比較大，但是就這種東西而言寧少勿多，否則會影響運營的判斷。
最後提醒一點，就是運營和其它部門要保持密切配合，我們的技術員蔽消上次做了一個雲測，沒有告知運營，結果活躍用戶一夜之間翻了番，搞得伺服器都亞歷山大，最後證明是一場烏龍。

❻ 如何獲取app的新增用戶，活躍用戶，啟動次數，使用時長等數據

最近和幾個人聊天,大家對於活躍都有著自己的看法,此外因為一些標準的問題,不熟悉分析術語的很多人把活躍,留存等很多信息都搞混了.後來發現這是一個很現實的問題。在一些我看來不是問題的問題都變成了問題了，因此在此特地說說活躍的事，幫助更多從事游戲數據分析的小白們成長。
究竟什麼是活躍?在日常與外界合作過程中，我們經常日活躍、周活躍、月活躍等等信息，貌似聽起來比較簡單，但是真正如果自己實施操作統計數據時卻發現自己又不懂這些定義，因此作為一些分析師、甚至開發人員就會發現很難去操作。以下我將描述三個活躍的定義、使用方式、分析方法以及注意事項，限於篇幅今天就說說日活躍的分析使用。
日活躍
統計標准
日活躍的統計標准有很多種，在RPG中有日活躍角色數和日活躍賬號數。這類游戲由於存在創建角色的問題，戚悄所以一般會分成兩種統計方式。一般比較多見的是日活躍賬號數，可以認為就是日活躍用戶數。當然，很多游戲室不存在這樣的多角告御色概念，因此通用日活躍賬號數來作為統計的標准為最佳。
當然，還有一種統計標准就是設備的唯一標示，比如MAC，這樣統計日活躍設備數量，不過價值相對不大。
定義標准
統計日登錄過游戲的賬號數，此處要去重。
比如某日有1000個賬號登錄過游戲，總計登錄次數為1600次(因為存在某些賬號重復登錄游戲)，那麼該日的日活躍賬號數為1000。不要小看這個解釋，在實際操作中，經常會出現問題，例如我們在寫SQL語句提取數據時就應該加上distinct進行去重操作：
Selectcount(distinctpassportid)fromplayerlogintable
如果沒有加上distinct統計的就是所有登錄玩家的總計的登錄次數，這樣就會出現大的問題。
日活躍能分析什麼?
單單一天的日活躍其實只能與前一日或者歷史同期做一個環比或者同比的分析。但是日活躍的能發揮的作用遠遠超出你的想像。
核心用戶規模
核心用戶規模的衡量其實和產品周期結合起來來看，在大部分游戲中，日活躍大概的構成可以分成以下的部分。
其中，新登用戶對於日活躍用戶的影響是最大的，一般新登佔比達到40%，而這個比例其實是可以判斷游戲核心用戶規模的依據之一。
從上圖的構成來看，如果新登用戶在後續不斷轉化穩定的老用戶以後，那麼老活躍用戶的規模是在不斷增長的，同時，如果新登用戶的注入水平保持不變，這樣來看，游戲的核心用戶有規模是在增長，並且新登用戶所佔的日活躍百分比是在下降的;如果新登用戶注入水平也在增長，且不斷轉化為老用戶，即核心用戶規模也在增長，那麼新登用戶所佔百分比會在一個區間穩定的變化的。
剛才所提到的核心用戶規模，之所以使用日活躍用戶來衡量，原因在於，以每日作為一個衡量的單位比較客觀反映用戶的游戲積極性，以日作為統計長度，恰好符合用戶游戲的最短的周期性循環。
那麼在日常的分析中，我們可以簡單計算一個周期內，每日新登用戶和活躍用戶的關系比例，看一個長期高友渣趨勢，一定程度上反映了目前核心用戶的規模增長情況。
那這里有人會問，怎麼看待迴流用戶的作用呢?
實際上，迴流用戶對於日活躍用戶的貢獻比例是極低的，但是該部分的貢獻卻不能夠忽略，因為在重大節日、渠道推廣等各種營銷手段上線以後，會對於游戲日活躍產生一個很大的貢獻值。但是一般而言，該部分的貢獻比例比較低。
說了這么多，那麼老用戶和迴流用戶的定義究竟是怎樣的?這里只給出參考的標准：
迴流用戶：統計日登錄游戲，但是之前7天未登錄過游戲的歷史用戶(所謂歷史用戶就是非新登用戶，歷史上登錄過游戲的用戶)
老活躍用戶：如果粗略的計算，可以如下計算：
•日活躍用戶數-日新登用戶數-日迴流用戶
當然如果要精確衡量老用戶規模，可以給予老用戶定義，例如：
統計日登錄游戲的用戶，在此之前7日內再次登錄過游戲(注意此處沒有嚴格區分新登用戶的情況，即也把新登用戶的次日登錄的部分計算為老用戶，可按照實際需要提出此部分對於老用戶的影響)。
下面我們通過幾個曲線來簡單說明一下怎麼利用DAU分析問題。
首先我們要得到劃定時間區段的DAU和DNU的曲線圖，如下圖：
在該圖中，我們DAU和DNU的走勢基本上是一致的，DNU對於DAU的影響還是比較大的，但是隨著後期波動的減小，我們發現從106天到280天，兩條曲線是呈現緩慢的下滑趨勢的，但是這不足以說明問題，仔細觀察，我們發現夾在兩條曲線之間的面積是逐漸縮小的，而這部分面積就是DAU中除去DNU的部分，即我們可以認定是老用戶的部分，這個面積的縮小，意味著用戶的流失加劇，活躍用戶的控制不得當，此外，也可能是新用戶在短期內留存率不高引起的，那就需要結合留存率來看問題了，這里不討論。
在發現上述的情況後，我們可以使用DAU-DNU的差值做一條曲線來進行分析這個問題。如下圖所示：
可以很明顯的看到，這個差值在逐漸走低，也就是說用戶的活躍度是在下滑的，這個下滑可以認定是後期渠道導入用戶質量不高造成的，也可以是產品本身的用戶周期問題造成的。但是斷定一點的是，這個時期，需要緊急的拉動用戶規模增長，因此，可以看到，隨後進行了兩次相應的拉動，其規模有所提升。
此外，我們還要看一下新用戶所佔的比例曲線，如上文所述，基本維持在40%的水平上，但是有一個值得關注的是，當處於一個相對的穩定期時，即使有大范圍的推廣和拉動新登增長，那麼這個比值的變化也不會太劇烈，唯一劇烈的原因就在於，原本游戲的老活躍用戶規模就在下滑，流失較多。
當然了，用戶的流失、產品的粘性等等都可以通過對DAU不同角度的解析獲得相應的信息，這點也是要和其他數據結合來分析的，比如次日留存率，用戶流失率、啟動次數、登錄時長分布等數據，找出來DAU中的虛假用戶，例如1-3s用戶非常多，那麼在正常的網路和設計情況下，這種數據就可能是很多假用戶造成的，也就是作弊行為。
再比如的情況，我們可以通過事件管理，區分推廣和非推廣時期的用戶增長對DAU的影響，比如自然增長時期的新登用戶對DAU的影響，判斷DAU的質量，渠道的質量;或者推廣時期的新登用戶對DAU的影響情況分析。
如果需要的也可以結合用戶的登錄習慣，比如登錄次數，登錄天數等等數據進行忠誠活躍用戶的閾值確定，以此來保證DAU的質量。
其實在DAU的背後，隱藏的問題和分析的要素很多，這個也是需要結合自己的業務需要來進行的，這里只是給大家提供一個分析的思路和方式。至於具體的問題，還要結合具體需求進行分析。不過話說回來，DAU的解析離不開細分數據和其他數據的支持，但是也是不一定一直細分進行數據的分析。因為有一些因素不是靠細分數據就一定能夠得到的，還要經驗積累，有關這部分的分析參見這里。
文章來源：博客園

❼ dau和mau的計算

dau和mau的計算方式如下：dau的意思是日活躍用戶數量。一般用於反映網站、互聯網應用等運營情況。結合MAU(月活躍用戶數量)一起使用，用來衡量服務的用戶粘性以及服務的衰退周期。

日均活躍用戶數量(Daily Active User，DAU)是用於反映網站、互聯網應用或網路游戲的運營情況的統計指標。日活躍用戶數量通常統計一日(統計日)之內，登錄或使橘謹用了某個產品的用戶數(去除重復登錄的用戶)。

受統計方式限制，互聯網行業使用的陸晌日均活躍用戶數指在統計周期(周/月)內，該App的每日活躍用戶數的平均值。通常DAU會結合MAU(月活躍用戶數量)一起使用，這兩個指標一般用來衡量服務的用戶粘性以及服務的衰退周期。

一、使用場景：

日均活躍用戶數用於比較APP端或小程序端活躍用戶規模，多應用於衡量中國移動互聯網垂直行業發展中關注時間段內APP或小程序日均活躍用戶數變化，或觀察電商6.18，雙十一等節假日期間用戶規模變化。

二、場景擴展：

DAU、圓悉基MAU分別從宏觀和微觀的角度對服務的用戶粘性做了權衡，也可以這么說，MAU更像戰略層面的表徵，DAU更像戰術層面的表徵。通過這些宏觀和細微的趨勢變化，可以對營銷及推廣提供一些數據支持或者幫助。