1. 怎么获取app日活数据
可以使用极光iapp1、覆盖广SDK在国内140多万款APP中安装，覆盖国内90%以上的移动终端，监测的月活设备数有13.6亿。22个一级行业，206个二级行业的200万+APP。竞争对手一般覆盖几万个App。2、数据准确、合规数据源由极光SDK自有数据+运营商+手机厂家，数据更准确，企业使用无风险。（竞品没有）3、更新速度快日指标（DAU、新增、渗透等）T+2上线，月指标（MAU、用户画像、行业分析等）T+8上线。4、产品功能丰富6个子产品，30+功能模块。包含较多独有的功能，如极光指数、企业分析、下沉分析、机会发现、上升最快等； 由于样本量足够大，我们产品的新增和活跃维度可以按城市查看，这个是竞品做不到的。5、产品覆盖指标多200+关键运营指标；18种标签大类，超过1000个用户标签。竞品需要采购多个产品，因为有的版本有DAU，但是指标很少；有的版本指标多，但是没有DAU
2. 怎么获取手机app内容数据包
1)配置Fiddler允许监听https打开Fiddler菜单项Tools->FiddlerOptions，选中decrypthttpstraffic和ignoreservercertificateerrors两项，如下图：(2)配置回Fiddler允许远程连接如上图的菜单中点击connections，选中allowremotecomputerstoconnect，默认监答听端口为8888，若被占用也可以设置，配置好后需要重启Fiddler，如下图：(3)配置手机端Pc端命令行ipconfig查看Fiddler所在机器ip
3. 如何对APP进行数据分析
①日常数据运营指标的监控
日常数据运营指标，如下载用户数、新增用户数、活跃用户数、付费用户数等，这些数据都是运营中最基础最基本的数据，是大Boss们最关注的核心指标。
②渠道分析
对于一个上升期或者衰退期的APP，运营团队会尽可能寻找大量的渠道来引流，吸引新用户的关注。互联网的渠道很多，通常有竞价渠道(网络、搜狗、应用商店)、SEO渠道(网络、搜狗)、新媒体渠道(微信公众号、微博、抖音)、网盟广告渠道(网络网盟、阿里妈妈)、移动端付费渠道(今日头条、腾讯广点通)、免费渠道(QQ群、微信群、贴吧、问答平台、应用商店)、直播平台(虎牙直播、映客)等。
③活跃用户分析
一个产品不可能满足所有用户，鱼和熊掌不可兼得，用户之所以成为了活跃用户，必然是产品已经满足了一定的用户需求。活跃用户分析中，反映粘性和活性的指标，都值得细致研究。
④用户画像分析
用户画像其实就是用户信息的标签化。如性别、年龄、手机型号、网络型号、职业收入、兴趣偏好等等。用户画像分析的核心工作就是给用户打标签，通过人制定的标签规则，给用户打上标签，使得能够通过标签快速读出其中的信息，最终做标签的提取和聚合，形成用户画像。
⑤产品核心功能转化分析
当用户向您业务价值点方向进行了一次操作，就产生了一次转化。这里的业务价值点包括但不限于完成注册、下载、购买等行为。在互联网产品和运营的分析领域中，转化分析是最为核心和关键的场景。
⑥用户流失分析
流失用户召回是运营工作中的重要部分，定义流失用户是用户流失分析的起点。用户流失是一个过程不是一个节点，流失用户在正式停止使用产品之前会表现出一些异常行为特征：访问频次大幅降低，在线时长大幅下降，交互频率大幅降低等。
⑦用户生命周期分析
在APP用户的整个生命周期中，从用户价值贡献的角度可以分为4个不同的时期，分别是考察期、形成期、稳定期和衰退期。每个时期的用户给APP带来不同的价值。
4. app扫码打开h5链接如何获取app本地存储数据
导入。如果想要提取app用户数据，首先我们需要做的就是全方位的优化渠道，通过项目关的第三方统计平台，直接将统计的数据进行优化，数据经过整理和分析之后，会不会大致的了解到相应的优化渠道，这样就可以比较轻松的评估出个渠道的优劣，优先选择那些优质渠道。
5. 如何获取app的新增用户，活跃用户，启动次数，使用时长等数据
最近和几个人聊天,大家对于活跃都有着自己的看法,此外因为一些标准的问题,不熟悉分析术语的很多人把活跃,留存等很多信息都搞混了.后来发现这是一个很现实的问题。在一些我 看来不是问题的问题都变成了问题了，因此在此特地说说活跃的事，帮助更多从事游戏数据分析的小白们成长。 究竟什么是活跃?在日常与外界合作过程中，我们经常日活跃、周活跃、月活跃等等信息，貌似听起来比较简单，但是真正如果自己实施操作统计数据时却发现自己又不懂这些定义，因此作为一些分析师、甚至开发人员就会发现很难去操作。以下我将描述三个活跃的定义、使用方式、分析方法以及注意事项，限于篇幅今天就说说日活跃的分析使用。 日活跃 统计标准 日活跃的统计标准有很多种，在RPG中有日活跃角色数和日活跃账号数。这类游戏由于存在创建角色的问题，所以一般会分成两种统计方式。一般比较多见的是日活跃账号数，可以认为就是日活跃用户数。当然，很多游戏室不存在这样的多角色概念，因此通用日活跃账号数来作为统计的标准为最佳。 当然，还有一种统计标准就是设备的唯一标示，比如MAC，这样统计日活跃设备数量，不过价值相对不大。 定义标准 统计日登录过游戏的账号数，此处要去重。 比如某日有1000个账号登录过游戏，总计登录次数为1600次(因为存在某些账号重复登录游戏)，那么该日的日活跃账号数为1000。不要小看这个解释，在实际操作中，经常会出现问题，例如我们在写SQL语句提取数据时就应该加上distinct 进行去重操作： Select count(distinct passportid) from playerlogintable 如果没有加上distinct 统计的就是所有登录玩家的总计的登录次数，这样就会出现大的问题。 日活跃能分析什么? 单单一天的日活跃其实只能与前一日或者历史同期做一个环比或者同比的分析。但是日活跃的能发挥的作用远远超出你的想象。 核心用户规模 核心用户规模的衡量其实和产品周期结合起来来看，在大部分游戏中，日活跃大概的构成可以分成以下的部分。 其中，新登用户对于日活跃用户的影响是最大的，一般新登占比达到40%，而这个比例其实是可以判断游戏核心用户规模的依据之一。 从上图的构成来看，如果新登用户在后续不断转化稳定的老用户以后，那么老活跃用户的规模是在不断增长的，同时，如果新登用户的注入水平保持不变，这样来看，游戏的核心用户有规模是在增长，并且新登用户所占的日活跃百分比是在下降的;如果新登用户注入水平也在增长，且不断转化为老用户，即核心用户规模也在增长，那么新登用户所占百分比会在一个区间稳定的变化的。 刚才所提到的核心用户规模，之所以使用日活跃用户来衡量，原因在于，以每日作为一个衡量的单位比较客观反映用户的游戏积极性，以日作为统计长度，恰好符合用户游戏的最短的周期性循环。 那么在日常的分析中，我们可以简单计算一个周期内，每日新登用户和活跃用户的关系比例，看一个长期趋势，一定程度上反映了目前核心用户的规模增长情况。 那这里有人会问，怎么看待回流用户的作用呢? 实际上，回流用户对于日活跃用户的贡献比例是极低的，但是该部分的贡献却不能够忽略，因为在重大节日、渠道推广等各种营销手段上线以后，会对于游戏日活跃产生一个很大的贡献值。但是一般而言，该部分的贡献比例比较低。 说了这么多，那么老用户和回流用户的定义究竟是怎样的?这里只给出参考的标准： 回流用户：统计日登录游戏，但是之前7天未登录过游戏的历史用户(所谓历史用户就是非新登用户，历史上登录过游戏的用户) 老活跃用户：如果粗略的计算，可以如下计算： •日活跃用户数-日新登用户数-日回流用户 当然如果要精确衡量老用户规模，可以给予老用户定义，例如： 统计日登录游戏的用户，在此之前7日内再次登录过游戏(注意此处没有严格区分新登用户的情况，即也把新登用户的次日登录的部分计算为老用户，可按照实际需要提出此部分对于老用户的影响)。 下面我们通过几个曲线来简单说明一下怎么利用DAU分析问题。 首先我们要得到划定时间区段的DAU和DNU的曲线图，如下图： 在该图中，我们DAU和DNU的走势基本上是一致的，DNU对于DAU的影响还是比较大的，但是随着后期波动的减小，我们发现从106天到280 天，两条曲线是呈现缓慢的下滑趋势的，但是这不足以说明问题，仔细观察，我们发现夹在两条曲线之间的面积是逐渐缩小的，而这部分面积就是DAU中除去 DNU的部分，即我们可以认定是老用户的部分，这个面积的缩小，意味着用户的流失加剧，活跃用户的控制不得当，此外，也可能是新用户在短期内留存率不高引起的，那就需要结合留存率来看问题了，这里不讨论。 在发现上述的情况后，我们可以使用DAU-DNU的差值做一条曲线来进行分析这个问题。如下图所示： 可以很明显的看到，这个差值在逐渐走低，也就是说用户的活跃度是在下滑的，这个下滑可以认定是后期渠道导入用户质量不高造成的，也可以是产品本身的用户周期问题造成的。但是断定一点的是，这个时期，需要紧急的拉动用户规模增长，因此，可以看到，随后进行了两次相应的拉动，其规模有所提升。 此外，我们还要看一下新用户所占的比例曲线，如上文所述，基本维持在40%的水平上，但是有一个值得关注的是，当处于一个相对的稳定期时，即使有大范围的推广和拉动新登增长，那么这个比值的变化也不会太剧烈，唯一剧烈的原因就在于，原本游戏的老活跃用户规模就在下滑，流失较多。 当然了，用户的流失、产品的粘性等等都可以通过对DAU不同角度的解析获得相应的信息，这点也是要和其他数据结合来分析的，比如次日留存率，用户流失率、启动次数、登录时长分布等数据，找出来DAU中的虚假用户，例如1-3s用户非常多，那么在正常的网络和设计情况下，这种数据就可能是很多假用户造成的，也就是作弊行为。 再比如的情况，我们可以通过事件管理，区分推广和非推广时期的用户增长对DAU的影响，比如自然增长时期的新登用户对DAU的影响，判断DAU的质量，渠道的质量;或者推广时期的新登用户对DAU的影响情况分析。 如果需要的也可以结合用户的登录习惯，比如登录次数，登录天数等等数据进行忠诚活跃用户的阈值确定，以此来保证DAU的质量。 其实在DAU的背后，隐藏的问题和分析的要素很多，这个也是需要结合自己的业务需要来进行的，这里只是给大家提供一个分析的思路和方式。至于具体的问题，还要结合具体需求进行分析。不过话说回来，DAU的解析离不开细分数据和其他数据的支持，但是也是不一定一直细分进行数据的分析。因为有一些因素不是靠细分数据就一定能够得到的，还要经验积累，有关这部分的分析参见这里。 文章来源：博客园
6. 如何采集用户在App中的行为数据
目前大部分采用代码埋点方案，在需要数据采集的地方抓取数据，然后上传。首先要清楚埋点的实际需求是什么？对于一个产品来讲埋点无非就是想了解用户的使用习惯和产品的使用情况，从而从客户和产品的角度去了解客户群体，及其对产品的一些使用想法。可以选用第三方的数据统计系统，但有时候我们也会遇到数据是有了，但是当要把原始数据做导出分析时又遇到问题。自己产品的数据却不能被我们自己拥有。所以更建议你选择自行搭建私有化部署的，比如开源私有化部署的用户行为分析系统Cobub Razor，www.cobub.com ， Github地址：https://github.com/cobub/razor希望可以帮到你～
7. 采集软件数据的最好方式是什么除了开放数据库
采集软件数据除了开放数据库你可以去了解一下101异构数据采集技术软件，只要你有软件的使用权限，不需要原厂商配合做接口就能直接采集，和开放数据库相比更便捷。
8. 如何获取app中的资源
Android是如何实现应用程序之间数据共享的？一个应用程序可以将自己的数据完全暴露出去，外界更本看不到，也不用看到这个应用程序暴露的数据是如何存储的，或者是使用数据库还是使用文件，还是通过网上获得，这些一切都不重要，重要的是外界可以通过这一套标准及统一的接口和这个程序里的数据打交 道，例如：添加(insert)、删除(delete)、查询(query)、修改(update)，当然需要一定的权限才可以。如何将应用程序的数据暴露出去？ Android提供了ContentProvider，一个程序可以通过实现一个Content provider的抽象接口将自己的数据完全暴露出去，而且Contentproviders是以类似数据库中表的方式将数据暴露。Content providers存储和检索数据，通过它可以让所有的应用程序访问到，这也是应用程序之间唯一共享数据的方法。要想使应用程序的数据公开化，可通过2种 方法：创建一个属于你自己的Content provider或者将你的数据添加到一个已经存在的Content provider中，前提是有相同数据类型并且有写入Contentprovider的权限。如何通过一套标准及统一的接口获取其他应用程序暴露的数据？Android提供了ContentResolver，外界的程序可以通过ContentResolver接口访问ContentProvider提供的数据。当前篇主要说明，如何获取其它应用程序共享的数据，比如获取Android 手机电话薄中的信息。什么是URI？在学习如何获取ContentResolver前，有个名词是必须了解的：URI。URI是网络资源的定义，在Android中赋予其更广阔的含义，先看个例子，如下：将其分为A，B，C，D 4个部分：A：标准前缀，用来说明一个Content Provider控制这些数据，无法改变的；B：URI的标识，它定义了是哪个Content Provider提供这些数据。对于第三方应用程序，为了保证URI标识的唯一性，它必须是一个完整的、小写的 类名。这个标识在<provider> 元素的 authorities属性中说明：<provider name=”.TransportationProvider” authorities=”com.example.transportationprovider” . . . >C：路径，Content Provider使用这些路径来确定当前需要生什么类型的数据，URI中可能不包括路径，也可能包括多个；D：如果URI中包含，表示需要获取的记录的ID；如果没有ID，就表示返回全部；由于URI通常比较长，而且有时候容易出错，切难以理解。所以，在Android当中定义了一些辅助类，并且定义了一些常量来代替这些长字符串，例如：People.CONTENT_URI
