App数据分析-App用户留存率分析
现如今APP使用率真高，那么评判用户活跃度和留在率怎么样呢，数据分析师用什么分析工具才能更好呢。
无论是工具类App、购物类App、还是游戏类App等等，都有一个重要的数据指标，就是App用户留存率，那么App用户留存率都分为哪几类?我们又该如何分析App留存数据?
前两天在网上看到这样一个问题，公司开发的一款面向普通用户的工具类App，留存已经达到了55%-32%-16%(次日，7日，30日)，在采用了一些推广手段后以每日1K-2K的规模增长(累计用户已达30万，日活2W8，月活8W)，但同时每日流失的用户也在这个规模。
一个月后活跃用户、留存用户基本和月初没有什么变化，那么面对这样的问题我们应当如何去分析?
那么根据已知的数据分析，留存已经达到了55%-32%-16%(次日，7日，30日)，DAU=2w8，MAU=8W，DAU/MAU=35%，DAU/MAU一般可叫做当前用户留存率，(举个例子，如果游戏拥有50万DAU，100万MAU，其DAU/MAU比值就是0.5，说明游戏粘度比较强。当比值接近于1时，就说明用户超级活跃，在一个月内用户天天登陆，流失率低，用户粘性强)。
DAU/MAU比例是App的重要参数，同App成败息息相关。一般情况下，DAU/MAU值基本在30%--60%之间，在这个数值的范围之内说明App的用户粘度还是可以的，DAU/MAU均值基本在35%的水平上，标准差为0，说明DAU/MAU值基本没有变化，说明此款App老用户流失不严重，而日活是否能逐步增长是用户流失速度与新增速度相比较。
因此可以认为问题出现在新增用户的增长速度和新增用户的留存率上，这样我们也就找到了活跃用户、留存用户基本和月初没有什么变化的根本原因，那么接下来就可以根据问题来提出解决方案了。
用户留存率分析基本上就是从次日留存，月留存等数据上分析，结合日DAU/MAU值，DAU/MAU平均值，标准差等数据，分析影响用户留存的根本原因。
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