导语：人工智能时代，数据推动企业变革及精细化运营，数据分析驱动业务升级。据2018年5月18日，易观发布的《中国移动互联网数据盘点&预测专题分析2018》显示，随着人口红利逐渐消失，2017年，移动互联网月活跃用户增长缓慢，环比增速出现下滑趋势；2017年12月，中国移动互联网月活跃用户达9.7亿人，环比增长0.3%。在人口红利殆尽的互联网下半场，如何通过现有存量用户价值挖掘来带动企业用户资产成长？大数据是未来趋势。通过产品化的数据，对用户、对产品进行竞争的对标分析和评估并实现精细化运营，显得尤为重要。
一、名词解释
用户
• 以安装应用的设备来标识用户，通过获取安装应用的设备ID，作为用户ID。
• IOS系统根据OpenUDID来识别设备ID；Android系统根据IMEI+MAC来识别设备ID。
启动
• 用户新打开应用可见页面操作，即为1次启动。
• 用户启动应用后切换至后台，若30秒内再次切换至前台，不会被记为1次新启动，若超过30秒后再次切换至前台，则会被记为1次新启动。
• 业内大多使用30秒，用户可自定义此时间。
渠道
• 用户下载安装应用的来源平台。
• 若用户从多个渠道下载安装应用，只会按初始来源渠道计算用户。
• 渠道信息从安装包里获取。
�版本
• 应用自定义的版本信息，通过版本可以记录应用不同版本的版本升级和使用情况。
• 若用户升级过多个版本应用，只会按当前最新的版本来计算用户。因此，按版本维度筛选数据，存在用户从旧版本到新版本的变化，相关用户统计数据也会变化。
日环比
相较于上一日，数据增加或减少的百分比。
周环比
离指定日最近7日的新增数据（包括指定日）相较于7日至14日前的新增数据，数据数增加或减少的百分比；
如查看6月14日新增用户周环比，6月8日至6月14日这一周的新增用户数为12,000，6月1日至6月7日这一周的新增用户数为10,000，则6月14日新增用户周环比为20%。
二、指标说明
1、新增
新增用户（离线+实时）
• 首次启动应用的用户，即为新增用户。卸载后再安装启动，则不会被算作新增用户。（去重）
• 离线计算：去重所有日志的用户ID，并和历史比较，从未出现过的用户ID，即为新增用户。离线计算口径更准确。
• 实时计算：因计算压力和成本太大，采取由SDK标记的新老用户标志，来计算新增用户。实时计算口径略偏大。
新增账号
首次启动应用的账号，同一账号多个设备启动只计算一次，账号数据需开发者手动设置上报。（去重）
2、活跃
活跃用户（离线+实时）
• 启动应用访问页面的用户即为活跃用户，多次启动应用只计算一次活跃用户（去重）。
• 默认情况，使用“页面访问”和“前后台切换”日志，通过计算有访问时长的用户，来计算活跃用户。所以，要统计活跃用户，一定要埋点这两个日志。新增用户和升级用户，默认都算作活跃用户。
• 特殊类型，比如安全类、音乐类等应用，业务场景需要常驻后台，用户可向平台申请，自行选择日志类型（页面访问、前后台切换、会话日志、错误日志、自定义事件等），计算活跃用户。
日/周/月活跃用户（DAU/WAU/MAU）
近1/7/30日启动应用并浏览了页面的设备，1/7/30日内多次启动仅计算一次活跃用户。
DAU/WAU
• DAU为选中日活跃用户数，WAU为选中日前7日（包含选中日）的活跃用户数。
• 此比值通常用于衡量一个应用的用户黏度，比值越高，用户黏度越大，相反则越低。
DAU/MAU
• DAU为选中日活跃用户数，MAU为选中日前30日（包含选中日）的活跃用户数。
• 此比值通常用于衡量一个应用的用户黏度，比值越高，用户黏度越大，相反则越低。一般来说DAU/MAU比值低于20%表示用户对应用黏度较差。
活跃账号
• 启动应用访问页面的账号即为活跃账号，多次启动应用只计算一次活跃账号，同一账号多个设备启动只计算一次，账号数据需开发者手动设置上报。（去重）
新增用户占比
新增用户/活跃用户
3、留存
流失用户
一个观察周期内的活跃用户，在下个观察周期内不活跃，即为流失用户。
回流用户
设置三个观察周期，回流用户指第一周期活跃，第二周期流失，在第三周期又活跃（回访）的用户；假设周期为7天，则T-7至T日的回流用户为T-21至T-13日活跃，T-14至T-8不活跃，T-7至T日又活跃的用户
连续N日/周/月活跃
从指定日期往前N日/周/月，每日/周/月都启动过应用（活跃）的用户。
忠诚用户
从指定日期往前5周，每周都启动过应用（活跃）的用户。
N日留存
某段时间的新增用户，经过N日后，仍然使用应用的用户，即为N日留存用户。这部分留存用户占当时新用户的比例，即为N日留存率。留存率是对关注活跃用户增长的应用来说是关键性指标，用来衡量应用将新用户转化为活跃用户的能力。
4、启动
累计用户
• 从接入起到现在，启动过应用的用户，多次启动只计算一次。（去重）
• 当日累计用户=历史累计用户+当日新增用户（不含重复安装）
周（月）活跃率
周（月）活跃用户/累计用户
启动次数（离线+实时）
• 应用发生启动行为的次数。
• 对“页面访问”、“前后台切换”、“会话”日志的会话ID，进行去重统计。
累计启动次数
从接入起到现在，应用启动次数总和。
5、升级
升级用户
从其他版本升级到指定版本的用户。通过版本字符串比对来判定，版本回退也会被判定为升级用户。（去重）
6、访问
页面访问时长
• 页面从开始访问到结束访问的时长。
• 该页面关闭应用、退至后台、电话中断等，都属于页面结束访问。
页面访问次数
• 页面从开始访问到结束访问，即为1次页面访问。• 该页面关闭应用、退至后台、电话中断等，都属于页面结束访问。
访问页面数
• 用户访问应用的页面个数。
• 同一页面多次访问只计算一次。（去重）
页面访问次数排名
对所有页面访问进行统计，统计每个页面访问的总次数，并按次数进行排序。
页面访问时长排名
对所有页面访问进行统计，统计每个页面访问的总时长，并按时长进行排序。
跳出率
• 访问该页面后关闭应用的访问数，占访问该页面的总访问数的比例。
• 因错误而终止，页面不算跳出率。
人均页面时长
页面访问时长/活跃用户
人均页面数
页面访问次数/活跃用户
次均页面时长
页面访问时长/页面访问次数
个均页面时长
页面访问时长/访问页面数
个均页面频率
页面访问次数/访问页面数
7、使用
使用时长
默认情况，打开应用可视界面下的使用时长。
次均使用时长
使用时长/启动次数
人均使用时长
使用时长/活跃用户
人均使用次数
启动次数/活跃用户
8、触发
触发用户
触发某一事件的用户。（去重）
事件次数
事件被用户触发的次数
事件时长
用户在某一事件持续的总时长(例如：用户播放歌曲A，播放的持续时长为10分钟，暂停15分钟，那么播放事件的时长为10分钟，暂停事件的时长为15分钟 )
事件平均时长
事件时长/事件次数
事件人均时长
事件时长/触发用户
启动平均事件数
事件次数/启动次数
人均事件数
事件次数/触发用户
用户参与度
触发用户/活跃用户
