移动数据分析
移动数据流量分析报告
移动数据流量分析报告一、引言移动数据流量是指通过移动通信网络传输的数据量，是衡量用户对移动网络的使用程度的重要指标。
分析移动数据流量的变化趋势和使用情况，对于网络运营商和移动互联网企业来说具有重要的意义。
本文将从三个方面进行移动数据流量的分析：用户行为分析、时段分析和地域分析。
二、用户行为分析通过对移动数据流量的用户行为进行分析，可以了解用户的兴趣和需求，从而为网络运营商和移动互联网企业提供有针对性的服务和产品。
1. 流量使用量分析首先，我们来分析用户的流量使用量。
根据数据统计，每个用户在过去一年中平均每个月使用的移动数据流量为XGB。
而在过去三个月的数据中，流量使用量有较大的波动，其中X月的流量使用量最高，达到XGB，而Y月的流量使用量最低，仅为XGB。
这说明用户在不同时间段对移动数据流量的需求有所差异，应该根据具体情况进行合理的流量套餐推荐。
2. 流量使用习惯分析进一步分析用户的流量使用习惯，可以帮助我们了解用户对不同类型应用的偏好和使用习惯。
（1）应用类型分析根据数据统计，用户对社交类应用的使用最多，占总流量使用量的X%；其次是视频类应用，占总流量使用量的Y%；而音乐类应用和游戏类应用的使用量相对较低，分别占总流量使用量的Z%和W%。
这说明用户在移动数据使用中更倾向于进行社交和娱乐活动，对于网络运营商和移动互联网企业来说，可以根据用户使用习惯开发更多的社交和视频类应用，以满足用户的需求。
（2）时间段分析根据数据统计，用户在平日的工作时间段（9:00-18:00）对移动数据的使用较少，占总流量使用量的X%；而在晚间（18:00-24:00）和周末的使用较多，分别占总流量使用量的Y%和Z%。
这表明用户在工作时间段更多地集中在工作和学习上，而在晚间和周末更多地用于娱乐和社交。
根据这一分析结果，网络运营商和移动互联网企业可以在晚间和周末推出更多的优惠活动，吸引用户在这段时间段内进行更多的流量使用。
移动应用开发技术中的数据分析工具推荐
移动应用开发技术中的数据分析工具推荐移动应用开发技术的快速发展使得移动应用成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，对于开发者来说，了解用户行为和分析用户数据对于改进应用的功能和提高用户体验至关重要。
因此，选择一个适合的数据分析工具成为移动应用开发中一个关键的决策。
1. Google Analytics作为一个领先的数据分析工具，Google Analytics提供了丰富的功能和可视化报告，可以轻松地跟踪应用的使用情况。
开发者可以通过Google Analytics了解应用的用户量、留存率、用户行为、转化率等关键指标，从而对应用进行优化和改进。
此外，Google Analytics还提供了实时数据分析和事件跟踪等功能，能够帮助开发者更好地了解用户在应用中的具体行为和反应。
2. Flurry Analytics作为一款专为移动应用开发而设计的数据分析工具，Flurry Analytics提供了强大的用户行为分析功能。
开发者可以通过Flurry Analytics了解用户使用应用的时间、地理位置、设备类型等详细信息，并且可以根据这些数据进行精细的用户分群和用户行为预测。
此外，Flurry Analytics还提供了广告收入跟踪和推送通知等功能，使开发者能够更好地了解应用的商业价值和用户互动。
3. MixpanelMixpanel是一款适用于移动应用开发的高级数据分析工具。
该工具提供了丰富的用户分析和用户行为追踪功能，可帮助开发者精确地了解用户的使用习惯和反馈意见。
Mixpanel的最大特点是其事件驱动的数据模型，开发者可以通过自定义事件来跟踪用户行为，如注册、付费、分享等，从而实现更加个性化的数据分析和用户行为预测。
此外，Mixpanel还提供了实时数据分析、A/B测试和用户反馈等功能，使开发者可以更加全面地了解应用的用户群体和市场需求。
4. Firebase Analytics作为谷歌旗下的一款移动应用数据分析工具，Firebase Analytics提供了一系列强大的功能和工具，帮助开发者更好地了解用户行为并优化应用。
移动互联网时代的大数据分析与运用
移动互联网时代的大数据分析与运用在移动互联网时代，大数据分析成为企业和政府的重要工具。
大数据分析就是通过收集和处理海量的数据，得出有用的信息和知识，为决策提供支持。
一、大数据分析的流程大数据分析可以分为以下几个步骤：1.数据采集：从不同的数据源收集数据。
数据源可以是社交媒体、传感器、监控设备、用户行为以及其它渠道。
2.数据处理：对收集来的数据进行筛选、清洗、整合、转换等操作，使其变得标准化、可靠、有用。
3.数据存储：把经过处理后的数据储存到指定的数据库中，以便后续的分析和查询。
4.数据分析：运用不同的统计方法和数据挖掘技术，从数据中提取出有用的信息、模式和趋势。
5.数据应用：将已经分析出的结果应用到实际生产、销售、营销、政策制定等场景，实现价值和效益。
二、大数据分析的应用场景2.1 商业分析在商业领域，大数据分析可以帮助企业进行市场调研、用户分析、竞争对手分析等工作，找到客户的需求与偏好，并进行个性化的推荐和营销。
阿里巴巴的“双11”大促就是通过大数据分析来优化商品推荐、价格调整、库存预测等方面，获得了不少的商业成功。
2.2 城市管理在城市管理方面，大数据分析可以帮助政府进行交通拥堵分析、城市规划、公共安全管理等工作，提高城市运行效率和民生福祉。
例如，上海通过应用大数据分析技术，不仅实现了公共安全事件的预警和预测，还研究了城市居民使用公共自行车和地铁的出行时间和路径等信息，为城市交通规划提供了有力的数据支持。
2.3 医疗健康在医疗健康领域，大数据分析可以帮助医生进行疾病诊断、治疗方案选择、药物研发等工作，改善医疗服务质量和效率。
例如，IBM公司的“沃森”人工智能系统可以通过分析大量的医疗数据，快速诊断病情、制定治疗方案、预测病情动态等，大大提高了医疗服务的水平和质量。
三、大数据分析面临的挑战虽然大数据分析在很多领域都有非常广泛的应用，但在实际操作中也存在一些难题和挑战。
首先，数据的质量和安全是大数据分析面临的首要问题。
如何进行移动应用数据分析与优化
如何进行移动应用数据分析与优化移动应用数据分析与优化是现代互联网行业中非常重要的一环。
通过对移动应用的数据进行分析，可以了解用户行为、用户偏好、产品功能使用情况等信息，从而为产品的优化提供依据。
本文将介绍如何进行移动应用数据分析与优化的方法和步骤。
一、数据采集与整理首先，需要确定需要采集哪些数据。
根据产品的特性和需求，可以选择采集用户行为数据、设备信息、应用使用情况等。
常见的数据采集方式有使用第三方数据分析工具、自建数据分析系统等。
选择合适的数据采集方式，并进行数据埋点，确保采集到的数据准确且完整。
采集到的数据需要进行整理和清洗，以便后续的分析和利用。
可以使用数据清洗工具对数据进行处理，去除重复、无效数据，修复错误数据等。
同时，还需要对数据进行分类和归档，方便后续的分析和查询。
二、数据分析与挖掘在数据采集和整理完成后，就可以进行数据分析和挖掘了。
数据分析的目的是通过对数据的深入挖掘，找到其中的规律和问题，为产品的优化提供依据。
首先，可以对用户行为数据进行分析。
通过分析用户的点击、浏览、购买等行为，可以了解用户的兴趣和偏好，从而优化产品的推荐和个性化服务。
同时，还可以通过对用户留存率、活跃度等指标的分析，了解用户的忠诚度和用户流失原因，从而采取相应的措施。
其次，可以对应用使用情况进行分析。
通过分析用户对各个功能的使用情况，可以了解用户对产品的满意度和需求，从而优化产品的功能设计和界面交互。
同时，还可以通过对应用的性能数据进行分析，了解应用的稳定性和响应速度，从而优化产品的性能和用户体验。
三、数据驱动的优化数据分析完成后，就可以根据分析结果进行产品的优化了。
数据驱动的优化是指根据数据分析的结果，有针对性地进行产品的改进和调整。
首先，可以根据用户行为数据的分析结果，优化产品的推荐算法和个性化服务。
通过对用户的兴趣和偏好的了解，可以提供更精准的推荐和个性化服务，提升用户的满意度和使用体验。
其次，可以根据应用使用情况的分析结果，优化产品的功能设计和界面交互。
如何进行移动应用的大数据分析
如何进行移动应用的大数据分析移动应用的大数据分析移动应用的兴起和普及，带来了海量的用户数据，这些数据蕴含着宝贵的信息，能够为移动应用的开发者和运营者提供重要的洞察和决策依据。
然而，要想真正实现移动应用的大数据分析并从中获得价值，需要运用合适的技术和方法。
首先，要进行移动应用的大数据分析，需要搭建一个完善的数据采集与存储体系。
这个体系主要包括数据采集、数据清洗、数据存储和数据处理四个环节。
数据采集是指通过不同的手段如SDK（软件开发工具包）、日志、API等方式获取用户在应用中产生的各类数据。
数据清洗是为了去除冗余、错误和无效数据，使得数据更加准确和可靠。
数据存储是将清洗后的数据存储在大数据平台中，以供后续的分析和挖掘。
数据处理则是指对存储的数据进行加工、计算和分析，以提取出有价值的信息和知识。
其次，为了有效地进行移动应用的大数据分析，需要借助合适的数据挖掘和机器学习算法。
数据挖掘是一种通过发掘隐藏在大数据中的模式、关联和规律来获取知识的方法。
它可以帮助我们发现用户行为、偏好和需求等关键信息，为产品和服务的优化提供指导。
机器学习是一种通过让计算机从数据中学习和提取特征，从而使其可以进行预测和决策的方法。
它可以帮助我们建立用户画像、预测用户行为和个性化推荐等，提升用户体验和增加用户粘性。
此外，移动应用的大数据分析也需要结合用户反馈和市场调研等外部数据。
用户反馈可以来自于应用评分、用户评论、用户调查等多种渠道，它可以帮助我们了解用户对应用的意见、建议和需求，从而提供产品和服务的改进方向。
市场调研可以通过问卷调查、焦点小组等方式来获取用户对竞品应用的使用情况和评价，以及对未来需求的预测，这些信息对于制定市场营销策略和产品规划非常有帮助。
最后，移动应用的大数据分析需要达到一定的深度和广度。
深度指的是对数据和问题的深入分析和挖掘，包括利用统计方法、模型和算法来解决具体的业务问题；广度指的是对不同角度和维度的数据进行综合和横向比较，以获取全面的洞察和决策依据。
移动通信中的大数据分析
移动通信中的大数据分析随着科技的不断发展和智能手机的普及，移动通信行业正经历着巨大的变革。
越来越多的用户通过移动通信网络进行交流和信息传递，每天产生的数据量也呈现爆炸式增长。
这些海量的数据蕴藏着巨大的价值，对于移动通信运营商来说，如何利用大数据进行分析和挖掘已经成为一项重要的挑战和机遇。
移动通信中的大数据分析可以帮助运营商更好地了解用户需求、优化网络性能、提高服务质量、精准营销和增加盈利。
在本文中，我们将探讨移动通信中的大数据分析的重要性、应用场景以及具体操作。
一、大数据分析在移动通信中的重要性移动通信运营商每天收集到大量的用户数据，这些数据包括用户的通话记录、短信、上网记录、位置信息等。
通过对这些数据进行分析，运营商可以了解用户的使用习惯、用户的需求以及用户对网络服务的满意度。
在网络规划和优化方面，大数据分析可以帮助运营商识别网络瓶颈、优化网络布局、提高网络容量和覆盖范围，从而提供更好的网络服务质量。
此外，大数据分析还可以帮助运营商预测网络流量的变化趋势，及时调整网络资源，避免网络拥塞和信号覆盖不足的情况发生。
在精准营销方面，大数据分析可以帮助运营商了解用户的消费偏好、兴趣爱好以及购买行为，并根据这些信息进行个性化的推荐和营销活动。
通过精准营销，运营商可以提高用户的忠诚度和满意度，从而增加用户的使用时长和消费金额。
二、大数据分析在移动通信中的应用场景1. 用户行为分析通过分析用户的通话记录、短信、上网记录等数据，运营商可以了解用户的使用习惯和需求。
比如，通过分析用户的通话时间和时长，运营商可以了解用户的通话习惯，并根据不同的通话需求提供相应的套餐和服务。
另外，通过分析用户的上网行为，运营商可以了解用户的兴趣爱好和消费偏好，从而进行个性化的推荐和营销活动。
2. 网络性能优化通过分析网络流量、信号强度等数据，运营商可以了解网络的瓶颈和优化空间。
比如，通过分析网络流量的变化趋势，运营商可以及时调整网络资源，避免网络拥塞和信号覆盖不足的情况发生。
移动应用开发技术中的数据分析与用户行为分析工具推荐
移动应用开发技术中的数据分析与用户行为分析工具推荐移动应用开发如今已成为一项重要的技术任务，越来越多的企业和个人开始投入其中。
而在移动应用开发过程中，数据分析与用户行为分析扮演着至关重要的角色。
通过分析数据和用户行为，开发者可以更好地了解用户需求、改进产品和优化用户体验。
在本文中，我们将推荐一些常用而优秀的数据分析和用户行为分析工具。
首先，我们来介绍一下Google Analytics。
作为一个免费的数据分析工具，Google Analytics在移动应用开发界广为人知。
其强大的数据追踪和报告功能，能够提供详尽的应用使用情况数据。
通过Google Analytics，开发者可以了解用户的访问来源、用户行为以及用户与应用的互动情况。
同时，该工具还可以设置自定义事件和目标，帮助开发者评估应用的转化率和效果。
总体来说，Google Analytics是一款功能丰富且易于使用的数据分析工具，非常适合移动应用开发者使用。
除了Google Analytics外，还有一款备受推崇的数据分析工具是Flurry Analytics。
作为Yahoo旗下的产品，Flurry Analytics提供了一整套全面而深入的应用数据分析解决方案。
开发者可以使用Flurry Analytics追踪应用的活跃用户、用户留存率、会话长度等指标。
此外，该工具还能够提供实时的应用数据报告和应用性能监控，帮助开发者快速发现问题并及时解决。
Flurry Analytics的优势在于其强大的数据分析能力和丰富的功能选项，适用于各种规模的移动应用开发项目。
此外，Mixpanel也是一款备受开发者欢迎的数据分析工具。
Mixpanel与传统的数据分析工具不同，强调对用户行为的分析和跟踪。
开发者可以使用Mixpanel追踪用户在应用中的具体行为，例如点击、滚动和购买等。
通过这种方式，开发者可以更全面地了解用户在应用中的互动情况，并根据这些数据调整产品和设计策略。
移动应用开发中的数据统计与分析方法
用户画像分析是一种通过对用户数据进行归类、分析、建模等方法来了解用户特征和行为的分析方法。通过用户画像分析，开发人员可以形成用户的综合画像，进而为应用的产品定位、推广和运营提供参考。
三、应用场景
数据统计与分析方法在移动应用开发中有广泛的应用场景。以下是一些常见的应用场景：
1.应用功能优化
移动应用开发中的数据统计与分析方法
随着智能手机的普及以及人们对移动应用的需求不断增长，移动应用开发成为了一个热门的领域。在开发过程中，数据统计与分析是提高应用质量和用户体验的重要环节。本文探讨了移动应用开发中的数据统计与分析方法，旨在帮助开发人员更好地理解和运用这些方法。
一、数据收集
数据收集是数据统计与分析的第一步。在移动应用开发中，常见的数据收集方法包括以下几种：
3.用户精细化运营
通过数据统计与分析，开发人员可以了解用户的兴趣爱好、消费习惯等信息，从而进行精细化的运营。例如，开发人员可以根据用户的兴趣标签进行个性化推荐，提高用户的黏性和转化率。
总结
数据统计与分析在移动应用开发中具有重要的意义。通过合理的数据收集和灵活的分析方法，开发人员可以更好地了解用户需求、改进应用体验，并提供个性化的服务。随着移动应用行业的发展，数据统计与分析将扮演越来越重要的角色，帮助开发人员把握市场动态，提升应用竞争力。
1.使用SDK（软件开发工具包）
SDK是开发人员利用的一种工具，用于收集应用程序运行时的各类数据。通过集成SDK，开发人员可以收集到用户的行为数据、设备信息、网络状态等重要数据。常见的SDK包括Google Analytics、Firebase等。
2.自定义事件
除了使用SDK，开发人员还可以根据应用的特定需求自定义事件。自定义事件能够帮助开发人员收集到更加细致和具体的数据。例如，开发人员可以记录用户的点击、滑动、购买等操作，以便更好地了解用户的行为习惯。
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快速入门
页面路径分析
展示了用户在APP页面访问情况：访问次数、活跃用户数、停留时长、退出率等。一般地，页面采集在SDK初 始化后是自动打开的。如果同时采集的H5页面，在这里页面名称将显示为url路径，如下图所示。
同时点击“查看详情”可以查看某个页面的来源及去向、及详细的页面参数分析，其中参数分析，需要用户先 调用SDK相应接口埋点熟悉KV串，并在“管理设置-->参数管理”注册要分析的参数才可以查看到数据。
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access access_subtype network_type school client_ip longitude latitude country province city district session_id reach_time
event_id
page arg1 arg2 arg3 args local_time
快速入门
OneSDK功能入口
创建应用后，可以进入OneSDK页面下载阿里云专为移动应用开发提供的OneSDK。 - 可以创建APP成功页面点击“下载SDK” 链接进入。 - 或也可以在APP列表页点击 “下载SDK” 链接进入。
OneSDK功能介绍
OneSDK页面提供OneSDK下载及OneSDK打包记录功能，其中OneSDK打包记录功能保存最近三次打包记录 。
根据client_ip解析出的国家或地 区
根据client_ip解析出的省、直辖 市、自治区
根据client_ip解析出的地级市
根据client_ip解析出的区、县、 县级市
用户的一次会话id
到达日志服务器的时间，此时间 可作为日志时间直接使用，格式 为：yyyyMMddHHmmss
埋点的事件ID，事件ID为 2001，page是表示当前页面 ，arg1表示上一个页面；事件 ID为19999，page是默认 page_extend,可埋点重写 ，arg1表示自定义事件名称
自定义事件
自定义事件是为了能更方便的统计应用的一些个性化的事件，如应用的点击事件、后台事件、音乐播放时长、 游戏play时长、读书阅读时长等。自定义事件无需开发者进行注册，即可自动运算调用SDK自定义事件接口埋 点的自定义事件数据，建议埋点事件id尽量使用字母、数字及下划线组合，你可以在“管理设置-自定义事件管 理”给自定义事件命名“中文别名”，方便业务人员查看数据。同时，与页面事件一样，点击“查看详情”可 以查看某个自定义事件的访问趋势及参数分析，其中参数分析，需要用户先调用SDK相应接口埋点需要KV属性 串，并在“管理设置-->参数管理”注册要分析的参数后才可以查看到数据。
下载OneSDK
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快速入门
请按需选择SDK以减小最终生成的OneSDK文件大小，点击下载按钮后请耐心等待OneSDK生成完成并根据提 示进行下载。
若生成过程中出现异常，请按提示重试或反馈给移动开发平台。
OneSDK生成成功后将出现下载提示框，用户可以选择直接下载也可以后续在OneSDK打包记录中选择下载。 若OneSDK生成时间过长，用户可以选择后台运行，后续可在OneSDK打包记录中查看相应状态。
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终端与网络
品牌分布
按用户手机品牌维度分析天级的用户相关信息。
机型分析
按用户手机机型维度分析天级的用户相关信息。
快速入门
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移动数据分析
操作系统版本
按用户手机操作系统维度分析天级的用户相关信息。
分辨率
按用户手机分辨率维度分析天级的用户相关信息。
网络与运营商
按用户手机网络与运营商维度分析天级的用户相关信息。
string
string
string
注释 以appkey@os的形式表示 app_id对应的app中文名称 app的应用版本号 应用分发渠道 移动设备国际身份码的缩写 国际移动用户识别码 手机或终端的品牌 手机或终端的机型 手机或终端的屏幕分辨率 操作系统，如: Android、 iPhone OS 操作系统的版本 移动运营商，如：中国移动、中 国联通、中国电信
关键漏斗
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快速入门
关键漏斗提供了让开发者自定义页面路径转化分析的能力，比如设定A页面到B页面再到C页面为一个业务非常 关心的用户转化路径，假设某天B页面做了新版改造，业务肯定非常关心是否有影响用户的转化率，再针对进一 步细致的数据分析来优化产品体验。如下图创建漏斗，最多6个页面。
创建好页面转化漏斗后，第二天即可查看数据，如下图：
页面
事件参数
事件参数
事件参数
事件参数，调接口 setProperty()等埋点的KV属性 串
终端时间(格式为yyyy-mm-dd hh24:mi:ss)
终端时间(格式为数字型的unix 时间,精确到毫秒,可通过 from_unixtime函数转换成日期 )
移动数据分析
utdid
string
user_nick
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快速入门
据处理逻辑有所延迟，最快需要后天凌晨才能看到数据，这个不好的体验我们会尽快改进。
查看今日实时
通过点击今日实时可以查看秒级实时的活跃用户、新增用户、登录会员、新注册会员、启动次数等信息。同时 还可以看到24小时的累计信息。
查看基本统计
应用趋势
通过应用趋势可以看到活跃用户、新增用户、登录会员、新增登录会员、新注册会员、人均启动次数、活跃度 等指标某段时间范围的趋势走向。
string
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快速入门
连接的网络，如：2G、3G、 Wi-Fi
网络类型，如：HSPA、 EVDO、EDGE、GPRS等
根据access,acess_subtype转 化后的网络类型
根据client_ip如果为校园网解析 出的学校
客户端ip
经度，目前SDK没有采集，有需 求请联系我们
纬度，目前SDK没有采集，有需 求请联系我们
是否自动采集 自动采集 调接口setEventLabel()埋点 自动采集，一般用于计算启动次 数 调接口userRegister（）埋点 网络请求 带宽利用率 错误详情 CAS加速效果 域名劫持事件 自定义性能事件 android手机java crash android手机native crash，iOS crash
创建成功
APP创建成功后，即可直接下载oneSDK进行APP开发。
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移动数据分析
快速入门
初始化APP
由于oneSDK的模块较多，一般地，需要用户下载了带有“数据分析”模块，才完成APP的初始化，“查看数据”按钮才能点 击。
查看Appkey&Secret
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移动数据分析
在APP列表点击“应用证书”按钮即可查看该应用的Appkey和Secret。
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移动数据分析
快速入门
页面留存
展示了活跃用户和新增用户在日、周、月的某些自定义页面的留存率数据，一般用于衡量用户对APP内的某些 重要页面访问的黏性好坏。
渠道分析
渠道效果
通过渠道效果可以对比不同渠道的推广效果，由于日期默认选中昨日，因此“次日/七日留存率”两个指标为 0，如果要看这两个指标，需等待第2日或第8日后。渠道埋点：通过埋点调用setChannel()接口埋入自定义的 渠道ID或者“管理设置->渠道管理”新增渠道ID再进行埋点，打包发布到对应渠道后，即可以在本页面看到数 据效果。
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移动数据分析
快速入门
在移动数据分析产品控制台首页，点击左边菜单“数据同步”即可打开数据同步去页面，进行开启、停止、编 辑及查看同步任务。如下图
3.1 开启同步
点击“开启”按钮，打开开启同步对话框，默认需要选择Maxcompute的项目名并填写同步的数据表名。如果 Maxcompute还没有创建任何项目名，会提示引导去Maxcompute控制台创建项目。填写的数据表为系统自动 创建，无需亲手工在Maxcompute创建或使用Maxcompute已有数据表。
时段分析
时段分析将一天划分为24小时以图表方式来展示活跃用户、新增用户、登录会员、新增登录会员、新注册会员
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移动数据分析
快速入门
、人均启动次数、活跃度等指标。其中时间是指日志数据到达服务器的时间。同时，可以选择对比的某一天的 时段访问差异。
版本分布
版本分析可以查看按版本维度、每天的活跃用户、新增用户、登录会员、新增登录会员、新注册会员、人均启 动次数、活跃度等指标趋势。默认展示top5版本(按活跃用户数)，可以选择对比的其他版本。
string
user_id short_user_nick short_user_id ds hh
mm
string string string string string
string
事件ID（即event_id）类型如下： 事件ID 2001 19999
1010
1006 3002 3003 3004 3005 3015 66602 1
local_timestamp
string string string string string string string string string string string string string
string
string string string string string
string
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移动数据分析
快速入门
活跃及留存
用户活跃度
可以选择不同起始时间点来查看用户活跃度，其中默认为2012-1-1开始以来的累计用户（即设备）作为基数 ，无论是日、周、月活跃度都可以用于衡量用户对APP的访问黏性。
用户留存
展示了活跃用户和新增用户在日、周、月的留存率数据，一般用于衡量用户对产品的黏性好坏。