App数据统计一直以来都是App运营者非常在意地方，为了更好的为大家提供统计分析服务，应用公园与阿里旗下友盟+达成战略合作伙伴关系，共同推出专属于应用公园平台的数据统计功能。借助友盟+在数据统计行业的10年经验，为应用公园App打造了更智能、专业的数据采集、分析、管理的工具，AI赋能业务增长。

具体功能如下：

概况统计——实时统计

这里展示截至今日上个整点时刻的各指标的当日总数据

l新增用户：第一次启动应用的用户（以设备为判断标准）

l启动次数：打开应用视为启动。完全退出或后台运行超过30s后再次进入应用，视为一次新启动。

l时段累计日活：启动过应用的用户（去重），启动过一次的用户即视为活跃用户，包括新用户与老用户。这里展示的是截止到各个整点时刻的当日活跃用户

l分时活跃用户：活跃用户在24小时中的分布情况（每小时间去重）

概况统计——整体趋势

l新增用户(7日平均)：最近7日（不含今日）每日新增用户的平均值

l新用户次日留存率(7日平均)：最近7日（不含今日/昨日）新增用户次日留存率的平均值

l使用时长(7日平均)：最近7日（不含今日）用户每日使用时长的平均值

l活跃用户(7日平均)：最近7日（不含今日）每日活跃用户的平均值

l7日总活跃用户数（去重）：最近7日（不含今日）活跃用户的总数（去重）

l30日总活跃用户数（去重）：最近30日（不含今日）活跃用户的总数（去重）

l累计用户数：截止到当前时间，启动过应用的所有独立用户（去重，以设备为判断标准）

用户分析——新增用户

l新增用户：第一次启动应用的用户（以设备为判断标准）

l新增账号：第一次启动应用的账号

l新增用户占比：某时段内新增用户占该时段活跃用户的比例

用户分析——活跃用户

l活跃用户：启动过应用的用户（去重），启动过一次的用户即视为活跃用户，包括新用户与老用户

l活跃构成：活跃用户中新增用户的占比比例

l活跃粘度：DAU/过去7日活跃用户，DAU/过去30日活跃用户

l过去7日活跃用户：过去7日（不含今日）的活跃用户数（去重）

l过去30日活跃用户：过去30日（不含今日）的活跃用户数（去重）

l分时活跃用户：活跃用户在24小时中的分布情况（每小时间去重）

l周活跃率：周活跃用户占截止本周累计用户的比例

l月活跃率：月活跃用户占截止本月累计用户的比例

用户分析——启动次数

启动次数：打开应用视为启动。完全退出或后台运行超过30s后再次进入应用，视为一次新启动。

启动次数占比：某日/周/月的启动次数占所选时间段总启动次数的比例

留存分析——留存用户

某段时间内的新增用户（活跃用户），经过一段时间后，又继续使用应用的被认作是留存用户；这部分用户占当时新增用户（活跃用户）的比例即是留存率。例如，5月份新增用户200，这200人在6月份启动过应用的有100人，7月份启动过应用的有80人，8月份启动过应用的有50人；则5月新增用户一个月后的留存率是50%，两个月后的留存率是40%，三个月后的留存率是25%。

留存分析——用户新鲜度

报表展示每天活跃用户的成分构成，并提供用户成分分析控件做进一步的分析。用户新鲜度帮您从宏观上了解每日启动用户的新老用户比以及来源结构。

某日的活跃用户来源于当天新增用户、1天前新增用户...30天前新增用户、30+天前新增用户。其中当天新增用户与您在当日的推广行为相关，n天前新增用户与n日前的新增用户和n日留存率有关。

留存分析——用户活跃度

当日活跃成分：

报表展现每个天级时间点的当日活跃用户的活跃程度。

将当日活跃用户按照过去15天（含当天）启动的天数分为1至15组，计数并展示。

活跃1天的用户，表示这个用户在过去15天中仅有1天启动；

活跃2天的用户，表示这个用户在过去15天中仅有2天启动；

…

活跃15天的用户，表示这个用户在过去15天中15天都启动了。

活跃天数越多的用户，其活跃程度越高，对APP的价值越大。

用户参与度——使用时长

可查看用户单次和单日使用客户端的时长。

用户参与度——使用频率

可查看用户日和周使用客户端的频率。

用户参与度——使用间隔

同一用户相邻两次启动间隔的时间长度。在固定的查询时段内，若用户A仅在第2天、第3天、第7天启动过应用，则“1天”和“4天”的计数分别加1；若用户B仅在第4天启动过三次应用，则“0-24h”的计数加2；若用户C仅第10天启动过一次应用，则“首次”的计数加1。

终端属性——设备终端

根据机型、分辨率及操作系统归纳目前用户的手机终端分布情况。

终端属性——网络及运营商

根据联网方式及运营商归纳目前用户的手机终端分布情况。

终端属性——地域

根据使用客户端的用户所在城市，归纳目标人群聚集情况。