DAU/MAU

最新推荐文章于 2025-11-21 16:06:13 发布
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#互联网术语

数据分析——用户粘性指标 DAU/MAU
森谷蘑的博客
04-30 1万+
（ 一 ）定义 DAU，即：Daily Active User，指日活跃用户数； MAU，即：Monthly Active User，指月活跃用户数。 DAU/MAU就是体现用户粘性最频繁使用的指标。日活跃用户占月活跃用户的比例越高，表明用户对App的使用粘性越高。 ...
QPS、TPS、PV、UV、RPS、IP、GMV、DAU、MAU
云满笔记
10-04 2822
这里写目录标题1. QPS、TPS、PV、UV、RPS、IP、GMV、DAU、MAU1.1. 什么是 QPS1.2. 什么是 TPS1.3. 什么是 PV1.4. 什么是 UV1.5. 什么是 RPS1.5.1. 系统吞吐量要素1.5.2. 重要参数1.5.3. 关系1.6. 什么是 IP 数1.7. 什么是 GVM1.8. 什么是 DAU1.9. 什么是 MAU 1. QPS、TPS、PV、UV、RPS、IP、GMV、DAU、MAU 1.1. 什么是 QPS QPS: 全名 Queries Per Sec
DAU/MAU活跃比例评估用户粘性强弱
weixin_42587866的博客
11-21 244
本文深入解析DAU/MAU比值如何衡量产品用户粘性，介绍其计算方法、数据处理流程及实际应用场景。通过典型产品对比和实战案例，说明该指标在留存分析、版本监控和竞争对标中的关键作用，并提供数据架构与最佳实践建议。
【互联网性能指标】QPS/TPS/PV/UV/IP/GMV/DAU/MAU/RPS
我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！
03-10 1392
📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。
解读运营指标：DAU/MAU
九斤
09-26 1607
作为一个测试人员，有必要了解一下运营常用名词，看到一篇不错的文章，特意转载，如若侵权，请留言要求删除。 很多运营都了解DAU（日活跃用户数）和MAU（月活跃用户数）的重要性，但在某些情况下这两个数值本身并不能反映出太多问题，这个时候就要引用到【DAU/MAU】的概念，即【日活/月活】。 1）DAU/MAU↑，DAU↑ 原因：产品的运营活动或较大变动唤醒了部分沉睡用户，新增用户较少 运营方向：加大产品推广，拉新 2）DAU/MAU↑，MAU↓ 原因：非忠实用户的流失变多，产品没有满足这部分用户
如何理解用户粘性指标DAU/MAU？
Sukey666666的博客
08-17 2647
介绍用户粘性指标的定义，和取值变化代表的业务含义。
dau计算公式_数据分析体系 — 用户粘性的两个计算指标（DAU/MAU和月人均活跃天数）...
weixin_39649405的博客
12-22 1万+
很多运营都了解DAU(日活跃用户数)和MAU(月活跃用户数)的重要性，但在某些情况下这两个数值本身并不能反映出太多问题，这个时候就要引用到【DAU/MAU】的概念，即【日活/月活】用户粘性的两个计算指标：1、DAU/MAU (用户粘性通常用DAU/MAU的公式来计算，还有一个公式是每月用户平均活跃天数，即月平均活跃天数，”二者作用一致“)2、月平均活跃人数(这里其实还想看一个指标，那就是一周内使...
数据分析 — 用户粘性的两个计算指标（DAU/MAU和月人均活跃天数）
u011919863的博客
02-08 1万+
很多运营都了解DAU（日活跃用户数）和MAU（月活跃用户数）的重要性，但在某些情况下这两个数值本身并不能反映出太多问题，这个时候就要引用到【DAU/MAU】的概念，即【日活/月活】。 用户粘性的两个计算指标： 1、DAU/MAU ，用户粘性通常用DAU/MAU的公式来计算 2、每月用户平均活跃天数，即月平均活跃天数，以上二者作用一致 【对DAU/MAU做公式解释】 DAU，即：Daily Active User日活跃用户数，MAU，即：Monthly Active User月活跃用户数..
小程序MAU是什么意思？怎么解读DAU/MAU数据？
kaoyaoyao的博客
05-17 1321
当月至少活跃一次的用户总数。大家在运营小程序的时候，经常接触的就是MAU，那么，小程序MAU是什么意思？活跃用户是衡量应用用户规模的指标，通常一个产品是否成功，如果只看一个指标，那么这个指标一定是活跃用户数。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU)。如果用户进行了主动操作的行为，这个用户就活跃的，在这里就可以记录为活跃用户。上面我们讲monthly的时候，提到了活跃，那么具体活跃指的是什么？用户数据主要有：DAU，MAU，新增用户，留存率。
从数据分析看游戏粘性——正确理解DAU/MAU
东境物语
09-28 1万+
不少游戏开发者特别看重游戏的DAU/MAU，认为这项指标直接说明游戏的质量如何，如果这个指标的表现不好，就认为这款游戏做的不好。这种观点是片面的，移动游戏的运营数据分析是一个比较复杂的工作，每项指标都有其应有的作用，并且各项指标、维度，需要综合评估。单凭一项指标，就下定论，并不可取。这里，我们来简单的分析一下，DAU/MAU究竟能为我们表达游戏运营中的哪些表现。 首先DAU/MAU这个指标最
数据分析体系 - 用户粘性（DAU/MAU 和 月人均活跃天数）
热门推荐
kevin1993best的博客
05-25 2万+
对于常见的App，用户粘性的取值范围就是3%~100%， 不同领域的App也会有不同的基准值， 例如移动游戏会以20%为基线， 而工具类App会以40%为基线。 用户粘性的两个计算指标： 1、DAU/MAU 2、月平均活跃人数 这里其实还想看一个指标，那就是一周内使用1天、2天、3天、3天以上的人数，对比周使用人数去看，相当于周平均活跃人数。 用户粘性通常用DAU/MAU的公式来计算，还有一个公式是每月用户平均活跃天数。 DAU即日活跃用户数，MAU即月活跃用户数。 比值...
dau/mau 电商
08-28
在分析电商应用或平台的日活跃用户与月活跃用户的比率（DAU/MAU）时，该指标可以反映用户对平台的依赖程度和使用频率，是衡量用户粘性的重要指标之一。DAU表示在特定日期内使用平台的独立用户数量，而MAU则表示在30...
网络游戏运营数据核心指标解析与DAU/MAU深度解读
尤其值得关注的是文档中对DAU与MAU这两个核心指标的解析，以及它们的比值关系DAU/MAU在游戏活跃度评估中的应用。以下将围绕这些核心概念进行深入展开。 首先，DAU（Daily Active Users），即日活跃用户，指的是在某...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
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