app用戶數是什麼

Ⅰ App運營：怎麼分析活躍用戶和留存用戶

App每天的用戶量都是在不斷變化著的，或增加或減少，如果App運營人單獨只看每日活躍用戶數，是很難發現問題的本質的，所以通常會結合活躍率和整個APP的生命周期來看，這里說的活躍率是指活躍用戶/總用戶，我們通過這個比值可以了解你的用戶的整體活躍度，但隨著時間周期的加長，用戶活躍率總是在逐漸下降的，所以經過一個長生命周期(3個月或半年)的沉澱，用戶的活躍率還能穩定保持到5%-10%，則是一個非常好的用戶活躍的表現，當然也不能完全套用，得看看是什麼產品並根據產品特點來看。
同時留存用戶和留存率通常反映了不同時期獲得的用戶流失的情況，分析這個結果往往是為了找到用戶流失的具體原因，具體又分以下幾個指標來看：
次日留存：因為都是新用戶，所以結合產品的新手引導設計和新用戶轉化路徑來分析用戶的流失原因，通過不斷的修改和調整來降低用戶流失，提升次日留存率，通常這個數字如果達到了40%就表示產品非常優秀了。
App周留存：在這個時間段里，用戶通常會經歷一個完整的使用和體驗周期，如果在這個階段用戶能夠留下來，就有可能成為忠誠度較高的用戶。
App月留存：通常移動APP的迭代周期為2-4周一個版本，所以月留存是能夠反映出一個版本的用戶留存情況，一個版本的更新，總是會或多或少的影響用戶的體驗，所以通過比較月留存率能夠判斷出每個版本更新是否對用戶有影響。
App渠道留存：因為渠道來源不一，用戶質量也會有差別，所以有必要針對渠道用戶進行留存率分析。而且排除用戶差別的因素以後，再去比較次日，周留存，可以更准確的判斷產品上的問題。
其實只要App運營們能夠不斷完善自己的應用並不斷創新，這個App應用一定會活的長長久久，用戶也會越來越多，賺錢當然就不用說了。

Ⅱ APP的日活躍用戶是指什麼

App的日活用戶指的是一天之內在這種軟體上使用的人數總量，也代表了一個app是否能夠賺錢的數據

Ⅲ 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。

Ⅳ App在線用戶和活躍用戶的區別

在線用戶是指在運行軟體或在使用軟體的用戶的人數
活躍用戶是指經常使用軟體在線的用戶

Ⅳ app的用戶數要怎麼查

app用戶數一般都是在後台進行查詢，前台是沒有查詢途徑的

Ⅵ 用戶數是什麼意思

最普遍的介紹：軟體的最大使用人數或者最大同時使用人數。

特點是什麼：軟體的授權模式導致的所謂用戶數的出現。最大使用人數即為注冊用戶數；最大同時使用人數即為並發用戶數。

舉例說明應用場景：如果購買並發數為5，那麼不管注冊多少人（≥5），最多隻能5人同時使用軟體。

其它含義：分模塊用戶數即為分模塊使用的用戶人數。

舉例說明應用場景：有些軟體的模塊也是限制用戶數的，比如低版本財務軟體：賬務買三個並發用戶數，報表買一個並發用戶數。

上圖中的站點數目就是並發用戶數。

Ⅶ 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。

Ⅷ 怎麼看一個app的日活躍用戶數量

Ⅸ 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，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：
Select count(distinct passportid) from playerlogintable
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