DAU 和 MAU

最新推荐文章于 2025-06-27 10:43:04 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liweijie231/article/details/81451189

DAU 和 MAU

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。

DAU，即：Daily Active User，指日活跃用户数
MAU，即：Monthly Active User，指月活跃用户数。

*例子1： 如果每天活跃都是同样的用户，例如每天都是1万DAU，那么30天内每天都是这1万用户在活跃，MAU也 是1万，于是DAU/MAU就是100%，用户粘性达到上限，微信就是接近100%的例子。

*例子2： 如果每天活跃用户都不相同，例如每天1万DAU，那么30天内每天的活跃用户都不同，MAU就是30万， 于是DAU/MAU就是1/30，用户完全没有粘性。 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。

用户粘性的比率指标

  • 比率指标1- DAU/MAU
    通过用户粘性指标定义为过去一天的DAUDAU比过去30天的MAUMAU
    在这里插入图片描述
  • 比率指标2 - 月平均活跃天数
    在这里插入图片描述
    分子可理解为过去30天用户的总活跃天数，分母为过去30天活跃用户数 ，分子/分母 即为 过去30天的人均活跃天数

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你知道DAU、MAU、PCU、DAU、ARPU、KPI是指什么？
数字成都
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森谷蘑的博客
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（ 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。 ...
DAU & MAU
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什么是日活跃用户 DAU (Daily Active Users) & 月活跃用户 MAU (Monthly Active Users)？ DAU is the number of unique users who engage with your product in a one day window. MAU is the number of unique users who eng...
运营数据分析指标DAU、MAU、PCU、ARPU
最新发布
Climbman的博客
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(Cost Per Action) 每行动成本，指投放按广告实际效果，即按回应的有效问卷或定单来计费，而不限广告投放量。CPA的计价方式对于网站而言有一定的风险，但若广告投放成功，其收益也比CPM的计价方式要大得多。DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），这与流量统计工具里的访客（UV）概念相似。这种应用和目前运营商所提供的通信业务不同，它仅利用运营商的网络，而服务由运营商之外的第三方提供。目前，典型的OTT业务有互联网电视业务，苹果应用商店等。
游戏运营数据解析-MAU DAU DAU/MAU
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最近在做一些社交SNS方面的数据分析工作，发现了一些与游戏运营相通的东西，社交游戏的某些指标和术语其实在大型的网游数据分析方面也可以使用。本质上他们代表的含义是一致的，只是在表现和分析的角度上不同而已。今天来说三个术语MAU，DAU，DAU/MAU。 本文综合了一些论坛博客的文章以及国外一些材料，不对或有歧义之处还请各位纠正和谅解。 MAU=Monthly Activited Users ...
【日常学习】DAU和MAU
weixin_41989015的博客
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DAU和MAU DAU和MAU用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。 DAU：Daily Active User 日活跃用户数量 （daily一般指一个自然日0：00-24：00/根据具体业务或存在海外业务化为邻近24h为一个自然日 e.g.百词斩打卡时间截至凌晨4点） MAU：monthly active user 月活跃用户数量 （当月至少活跃一次的用户总数，多次打开只记录为一次月活） active的定义： 今天上报过事件（特指用户进行了主动操作的行为）->这个用户就活跃的，而不仅仅
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）
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QPS、TPS、PV、UV、RPS、IP、GMV、DAU、MAU
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数据分析体系 - 用户粘性（DAU/MAU 和 月人均活跃天数）
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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...
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07-12 1735
之前总结了SNS游戏行业的一些基本分析指标，当时说要对每一个指标进行细细分析以及案解释的，但一直忙着新公司的组建BI团队工作，估计这是借口吧。。。以后要严格规范自己，对过去的分析工作进行总结，不断进步才行了DAU/MAU" title="游戏数据分析指标解析之一 DAU/MAU" style="margin: 0px; padding: 0px; list-style: none;" >。 
解读运营指标：DAU/MAU
九斤
09-26 1409
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
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我用CV我自豪。
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分析5款DAU/MAU高比值Facebook游戏运营表现 发布时间：2011-11-22 15:51:33 Tags：DAU/MAU比值,留存率,盈利性,运营表现 作者：James Au 人们总是习惯通过MAU或者DAU数据判断最为成功的Facebook游戏，虽然这两个数据都很重要，但DAU/MAU比值才是衡量一款社交游戏留存率和盈利性的重要参数。本文将分析D
从数据分析看游戏粘性——正确理解DAU/MAU
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图像增强DAUMAU
03-18
<think>嗯，用户想了解图像增强技术，特别是与DAUMAU相关的内容。首先，我需要确认DAUMAU是什么。可能是一个术语或者缩写，但不太常见。可能用户有拼写错误？比如，可能是DAUMU或者DAU-MAU？或者是其他术语的变体？暂时不确定，先查证。 根据现有的知识库，引用里没有提到DAUMAU。可能需要根据常见的图像增强技术来推断。常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、噪声添加、几何变换、颜色调整等。另外，深度学习中的自动数据增强方法如AutoAugment、RandAugment，可能用户指的是这类技术？ 假设DAUMAU可能是某种数据增强方法，或者是用户拼写错误。例如，可能是指DAUM（Data Augmentation Using Meta-learning）或者MAU（某种模块）。或者，用户可能混淆了不同的术语，如DMAU（Dynamic Memory Augmentation Unit）？ 需要进一步询问用户确认，但根据问题描述，用户希望实现图像增强技术，可能与DAUMAU有关。因此，先提供通用的图像增强方法，并提及可能的DAUMAU相关技术。 接下来，整理图像增强的基本方法，包括传统方法和深度学习方法。例如，传统方法有直方图均衡化、高斯滤波、锐化等。深度学习方法包括基于GAN的增强、自动数据增强策略等。 另外，引用中提到数据挖掘与机器学习算法（引用[4]），可能相关。例如，使用机器学习分析用户需求，优化增强策略。 最后，生成相关问题，帮助用户深入探讨。</think>### 图像增强技术及可能的DAUMAU关联实现方法 图像增强技术旨在改善图像质量或提取关键特征，主要分为**传统方法**和**深度学习驱动方法**两类。若DAUMAU涉及数据增强（可能为特定缩写或技术框架），可能与动态自适应增强策略相关[^4]。 #### 一、传统图像增强方法 1. **直方图均衡化** 通过调整像素分布增强对比度，公式为： $$ H(v) = \sum_{i=0}^{v} \frac{n_i}{N} $$ 其中$n_i$为灰度级$i$的像素数，$N$为总像素数。 2. **空域滤波** - **高斯滤波**：用于去噪，核函数为： $$ G(x,y) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}} $$ - **锐化滤波**：如拉普拉斯算子$\nabla^2 f = \frac{\partial^2 f}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 f}{\partial y^2}$。 #### 二、深度学习驱动的图像增强 1. **基于GAN的增强** 生成对抗网络（如CycleGAN）可实现风格迁移或超分辨率重建。核心损失函数： $$ \mathcal{L}_{GAN}(G,D) = \mathbb{E}[\log D(y)] + \mathbb{E}[\log(1-D(G(x)))] $$ 2. **自动数据增强策略** - **AutoAugment**：通过强化学习搜索最优增强策略组合[^2]。 - **RandAugment**：简化搜索空间，仅控制增强幅度和操作数量。 #### 三、DAUMAU的可能实现路径 若DAUMAU指**动态自适应数据增强**（如Dynamic Augmentation with Meta-learning and Adaptive Units），可结合以下步骤： 1. **元学习框架**：使用元网络预测不同样本的增强强度[^4]。 2. **自适应单元设计**：根据图像内容（如纹理复杂度）自动选择滤波核尺寸或噪声强度。 3. **端到端训练**：将增强模块嵌入深度学习模型，实现联合优化。 ```python # 示例：随机裁剪与颜色抖动的PyTorch实现 import torchvision.transforms as transforms augmentor = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2), transforms.ToTensor() ]) ```
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