日活月活数

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### 如何计算应用程序的跃用户(DAU)和跃用户(MAU) #### 跃用户(DAU)定义与计算 跃用户是指在特定的一天内启动并使用过该应用的独立用户量。为了准确获取这一据,通常会通过服务器端记录每次用户的登录或动事件,并去除重复账户以确保每位用户仅被计一次。 对于大多移动平台而言,开发者可以通过集成第三方分析服务SDK来实现自动化追踪,这些工具能够提供详细的统计据报告而无需手动处理原始志文件。常见的工具有Google Analytics for Firebase, Mixpanel 或者 Amplitude等[^2]。 ```python def calculate_dau(user_events): """ Calculate Daily Active Users from a list of user events. Args: user_events (list): List containing tuples with event timestamps and user IDs Returns: int: Number of unique users active on that day """ dau_set = set() current_day = None for timestamp, user_id in sorted(user_events): date = timestamp.date() # Extract the date part if not current_day or date != current_day: dau_set.clear() current_day = date dau_set.add(user_id) return len(dau_set) ``` #### 跃用户(MAU)定义与计算 跃用户指的是在过去三十天内的任意一天至少有一次有效互动行为的不同个体总。同样地,在实际操作过程中也是依靠后台系统持续监测所有注册账号的状态变化情况来进行累计汇总得出最终结果。 值得注意的是,当评估产品健康度时,DAU/MAU比率是非常重要的指标之一,它反映了用户群体对软件依赖程度以及品牌影响力大小。理想情况下,此比例应尽可能趋向于1,表明有较高频率回访率的核心受众基础存在[^3]。 ```sql SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS mau_count FROM user_activity_logs WHERE activity_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY); ```
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