APP如何獲取數據

『壹』 app在icloud里的數據如何讀取

1.
打開蘋果官方 iCloud 官網,輸入您的 Apple ID 賬號和密碼.在成功登錄之後,您可以看到與 iPhone 上相同的「照片」圖標,點擊圖標即可查看照片.

2.
此外,您還可以登錄蘋果官網,下載 Windows 版 iCloud.藉助軟體版本的iCloud也是可以直接查看到iCloud備份的照片數據哦~下載完畢之後,即可在電腦上使用 iCloud 照片功能,可以將 iCloud 中所有照片和視頻下載到您的電腦中,或者將您電腦中的照片上傳到 iCloud.

3.
開始使用「iCloud 照片」: 1.打開 Windows 版 iCloud. 2.在「照片」旁,點按「選項」. 3.選擇「iCloud 照片」. 4.點按「完成」,然後點按「應用」.

『貳』 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

『叄』 手機APP是如何利用用戶心理，盜取用戶資料的呢

根據相關資訊顯示，目前下載量較大的千餘款移動APP中，每款應用平均申請25項許可權，每款應用平均收集20項個人信息和設備信息，通常與正常業務無關的撥打電話許可權，就有30%以上APP申請。

通過抓取流量，分析流量數據，也就是數據挖掘，就像現在流行的騙術，開通假的免費wifi，可以監視到你的各種行為，一旦有輸入密碼等行為，可以攔截獲取，技術是一樣的，只不過app不會這么違法。市面上app以網游、工具類APP獲取隱私情況嚴重，比如360手機助手非商業性app，為何要投入大量資金，無非是為了獲取隱私，得到數據，由於近年安卓對許可權吃緊，這些工具類一部分以數據賺錢，一部分以廣告賺錢，所以最近廣告越來越多大概和這個有關吧

『肆』 如何通過手機app獲取伺服器資料庫數據

首先不要管安卓端還是蘋果端，現在一般都是響應式的app，你放到安卓或者蘋果或者pc或者平板都是沒有問題的。一般採用的是http介面通訊，或者socket連接。具體你要去查資料找Demo了。而且現在主流是採用html5開發或者混合開發了。所以最好是伺服器提供appAPI介面，通過http訪問伺服器，獲取數據，數據一般是json，或者xml，拿到後解析數據就可以了，然後再用UI框架或者其他框架或者自定義的UI封裝下格式很漂亮了，至於cookie和session等，看你的習慣，網路驗證和簽名那些也自己看習慣，如果涉及到大數據，還需要引入第三方框架的，直接引入就可以了，不過推薦自己寫，防止侵權。都是很通用的。

『伍』 app掃碼打開h5鏈接如何獲取app本地存儲數據

導入。
如果想要提取app用戶數據，首先我們需要做的就是全方位的優化渠道，通過項目關的第三方統計平台，直接將統計的數據進行優化，數據經過整理和分析之後，會不會大致的了解到相應的優化渠道，這樣就可以比較輕松的評估出個渠道的優劣，優先選擇那些優質渠道。

『陸』 怎麼採集APP數據和抓取App數據

我使用過軟體採集app數據，首先使用抓包工具看一下app的協議有沒有加密，如果沒有加密就能採集。抓包工具網上搜搜就有，採集數據的話，使用的是前嗅的ForeSpider數據採集軟體，網上也有很多的教程。操作簡單，有免費版，你可以嘗試一下。望採納怎麼採集APP數據和抓取App數據

『柒』 怎麼獲取手機app內容數據包

1)
配置Fiddler允許監聽https
打開Fiddler菜單項Tools->Fiddler
Options，選中decrypt
https
traffic和ignore
server
certificate
errors兩項，如下圖：
(2)
配置Fiddler允許遠程連接
如上圖的菜單中點擊connections，選中allow
remote
computers
to
connect，默認監聽埠為8888，若被佔用也可以設置，配置好後需要重啟Fiddler，如下圖：
(3)
配置手機端
Pc端命令行ipconfig查看Fiddler所在機器ip

『捌』 美團app獲取哪些 用戶數據

美團app獲取下單用戶數據，用戶行為分析是數據分析中非常重要的一項內容，在統計活躍用戶，分析留存和轉化率，改進產品體驗、推動用戶增長等領域有重要作用。美團點評每天收集的用戶行為日誌達到數百億條，如何在海量數據集上實現對用戶行為的快速靈活分析，成為一個巨大的挑戰。為此，我們提出並實現了一套面向海量數據的用戶行為分析解決方案，將單次分析的耗時從小時級降低到秒級，極大的改善了分析體驗，提升了分析人員的工作效率。

『玖』 android app如何從資料庫中獲取需要的數據

Android 不自動提供資料庫。在 Android 應用程序中使用 SQLite，必須自己創建資料庫，然後創建表、索引，填充數據。Android 提供了 SQLiteOpenHelper 幫助你創建一個資料庫，你只要繼承 SQLiteOpenHelper 類，就可以輕松的創建資料庫。SQLiteOpenHelper 類根據開發應用程序的需要，封裝了創建和更新資料庫使用的邏輯。SQLiteOpenHelper 的子類，至少需要實現三個方法：
構造函數，調用父類 SQLiteOpenHelper 的構造函數
onCreate（）方法；// TODO 創建資料庫後，對資料庫的操作
onUpgrage()方法。// TODO 更改資料庫版本的操作
當你完成了對資料庫的操作（例如你的 Activity 已經關閉），需要調用 SQLiteDatabase 的 Close() 方法來釋放掉資料庫連接。
操作資料庫的最佳實踐是創建一個輔助類，例如聯系人模塊
class ContactsDatabaseHelper extends SQLiteOpenHelper
3.2 Cursor類
Android使用Cursor類返回一個需要的值，Cursor作為一個指針從資料庫查詢返回結果集，使用Cursor允許Android更有效地管理它們需要的行和列，你使用ContentValues對象存儲鍵/值對，它的put()方法允許你插入不同數據類型的鍵值。
3.3 數據類型
SQLite 和其他資料庫最大的不同就是對數據類型的支持，創建一個表時，可以在 CREATE TABLE 語句中指定某列的數據類型，但是你可以把任何數據類型放入任何列中。當某個值插入資料庫時，SQLite 將檢查它的類型。如果該類型與關聯的列不匹配，則 SQLite 會嘗試將該值轉換成該列的類型。如果不能轉換，則該值將作為其本身具有的類型存儲。比如可以把一個字元串（String）放入 INTEGER 列。SQLite 稱這為「弱類型」（manifest typing.）。

四、資料庫操作
4.1創建和打開資料庫
在Android中創建和打開一個資料庫都可以使用openOrCreateDatabase方法來實現，因為它會自動去檢測是否存在這個資料庫，如果存在則打開，如果不存在則創建一個資料庫：創建成功則返回一個SQLiteDatebase對象，否則拋出異常FileNotFoundException。
下面我們來創建一個名為Test的資料庫，並返回一個SQLiteDatabase對象mSQLiteDatabase。
mSQLiteDatabase=this.openOrCreateDatabase("Test",MODE_PRIVATE,null);

4.2創建表
通過execSQL方法來執行一條SQL語句。
String CREATE_TABLE="create table 表名（列名，列名，……）";
mSQLiteDatabase.execSQL(CREATE_TABLE);

創建表的時候總要確定一個主鍵，這個欄位是64位整型，別名_rowid。其特點就是自增長功能。當到達最大值時，會搜索該欄位未使用的值（某些記錄被刪除_rowid會被回收），所以要唯一嚴格增長的自動主鍵必須加入關鍵字autoincrement。
4.3刪除表
mSQLiteDatabase("drop table 表名");