❶ APP推广的数据怎么筛查
很多APP运营推广人员都会采用多渠道推广的方式来量化推广效果，但是每个渠道的质量是参差不齐的，所以我们需要对每一个渠道进行评估。根据不同的需求筛选出适合产品的、高效的推广渠道，我们可以通过各种数据指标的对比，来筛选渠道。
筛选App推广渠道数据一般可以从两个方面进行：
1.数量——找到获取用户最多的渠道
要筛选一个优质的渠道，其用户的数量达到一定规模是必不可少的前提。通常我们会观察对比以下指标：
下载量：指通过渠道下载安装的用户数。
注册量：指的是通过下载安装的用户中，存在注册行为的用户数。
活跃用户数：活跃用户数指的是在某个统计周期内启动过APP的用户数量，活跃用户是用来衡量APP用户规模和产品现状的重要数据。根据不同的统计周期一般可以分为：日活跃用户、周活跃用户、月活跃用户。活跃用户是衡量渠道用户质量的重要数据。
用户留存率：指的是新增用户在经过某个时间段之后留存下来的比率。大致分为次日留存率、周留存率、月留存率。
新增用户数（激活用户）：新增用户是指安装APP后，首次启动应用的用户，也就是激活用户，用户只下载不使用APP是没有意义的，因此在评估渠道的用户质量的时候不能只关注用户的下载量，还需要关注用户的实际激活量，用户下载了APP并启动使用APP才能算是真正的用户。这是衡量渠道推广效果的重要指标。
2.质量：找到用户质量最高的渠道
可以从用户的行为指标和收益指标两个维度，来判断哪个渠道的用户质量最高。
用户的行为指标：
一般运营人员会从用户的操作行为来判断用户的粘度，粘度越高说明用户的质量越高。通常我们会观察对芹喊比以下指标：
启动次数：指的是在某一个统计时段的用户打开APP的次数，一般有日启动次数、周启动次数、月启动次数、还有对应周期的人均启动次数。
在线使用时长：指在统计周期内用户从打开APP到关闭APP的时长。从使用时长还可以延伸平均使用时长、单次使用时长，平均使用时长=统计周期内使用的总时长/统计周期内的活跃用户数；单次使用时长=统计周期内使用总时长/启动次数。这个指标是衡量用户粘度高低，以及产品质量高低的重要指标，使用时长一般会结合启动次数一起分析。
访问页面数：指的是在某个统计周期内用户访问产品的页面数。比如访问1~2页的活跃用户数、3~5页的活跃用户数等，根据不同的统计周期来判断访问页面数的等级。通过访问页面数的差异，来判断页面质量和用户体验。
收益指标：
衡量收益的指标主要有两种，一种是APP内嫌虚野能够变现的流量，一种是APP的付费用户数，具体看哪些数据指标取决于APP的核心业务是什么。
通常我们会观察对比以下指标：
PR（付费率）：付费用户数占导入总用户数量的比例。付费用户和免费用户行为差别很大的，建议将付费用户和免费用户区别对待，单独跟踪付费用户的行为，流失率以及营收。服务好付费用户，提高付费用户支付的金额，就可以提升收入。
ARPU：即每个活跃用户给产品带来的平均收入，计算的是每个用户在某个时间段内给产品带来的收入。
ARPPU：指的是在某个时间段内，付费用户给产品带来的平均收入，其主要衡量的是付费用户的付费情况和整体的付费趋势等。
首次付费时间：用户激活后多久才会开始付费，有助于把握付费转化用户的时间点。比如发现大部分用户在激活7天就开始付费的话，那么对于激活6天的用户我们就可以考虑引导付费，比如说给用户发一些优惠券等，引导用户付费。
通过各种数据指标来对每一个渠道的用户数量以及用户质量进行评估，从而选取优质的推广渠道，这能为App的推广策略提供强有力的优化依据。
注意！根据不同的统计口径，其统计的方案也不同，大致可分为：基于账号的统计方案以及基于设备的统计方案，可以根据自身产品的业务需求确定统计方案。
这些数据指标从哪来
最直接的方法就是使用第三方渠道统计工具，APP应用的统计工具有很多，通过集成SDK的方法，直接接入第三方统计工具，这样就可以快速的获取渠道数据。
一个好的渠道统计工具，必须要誉答保证服务的稳定，数据指标、维度的全面和完整，以及数据的精准等。介绍一款国内常用的统计工具：友盟、talkingdata、openinstall。
友盟：是国内最早涉足统计分析领域的平台，产品链丰富，在数据稳定性和功能完整性上的表现是比较优秀的。
TalkingData：主要做游戏统计分析起家，互联网大数据领域，产品趋向于数字化服务。
openinstall：专注于APP安装来源追踪领域，能够精准的识别用户的来源渠道，在渠道统计方面是做的比较专业的，如果有用户邀请绑定关系、地推统计、广告监测的需求可以使用。
结语
任何时候的推广都是离不开数据，要学会从数据中找的问题。虽然数据指标不是万能的，但是没有数据指标的推广是万万不能的。在推广的过程中我们需要根据不同的产品和需求来制定相关的筛选方法，从而鉴别渠道的好坏，选取适合产品的优质渠道。
当然，打铁还需自身硬，除了要做好运营推广的工作外，产品本身的质量也是一个重要的因素，如果产品本身不够优秀，再好的运营和推广也留不住用户。
❷ 如何查一款app的用户数
APP下载量统计工具可加入友盟SDK查询; 另：如果想查看其他APP下载量可以使用 酷传监控 功能，实时查询APP与竞品的下载量排名等信息。
❸ app日活数据怎么查询
可以通过以下网站进行查询：1、艾瑞数据，但是这个网站的数据更新速度较慢，不是最新的数据。2、迅消扒易观数据，日活无法查看，但是这里可以查看月活。3、QuestMobile，但是需要付费才能查看，很多大公司会使用。4、AppAnnie，国际化产品一般都通过这个网站来查看数据，需要付费使用。5、极光iAPP，亩昌可查看app日活，桥稿月活，排名，用户画像等数据，日指标T+2更新，月指标T+8更新，数据全面，准确，推荐使用
❹ 怎么看一个app的日活跃用户数量
根据app的日活跃用户数量可以看出这个app的发展，如果想要看一个app的日活跃用户数量，是可以使用第三方软件来进行查看的。比如极光iapp
❺ 如何获取app用户活跃数
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
❻ 什么数据平台可以查看app活跃用户数据
1，友盟
“友盟+”——全球领先的第三方全域数据服务商，为开发者提供专业、稳定、免费的统计分析服务以及实用的开发者工具。
2，酷传
酷传平台自称是国内最大的手机应用发布、统计监测平台，内容非常丰富：
一站式发布、监控、推广、学习，非常适合App运营新手。其中通过监控平台，可以看到苹果实时榜单、榜单更新监测、排名上升或下降最快、实时热搜榜、搜索指数排行等。
3、七麦数据
通过七麦数据（原ASO100）这个平台，同样可随时随地获取榜单、关键词覆盖、搜索指数等ASO核心数据。助力开发者精准定位，制定优化策略！有苹果官方数据接口，提供榜单TOP1500实时数据查询，随时获取最新排名变化，数据准确而全面。
4、蝉大师
蝉大师是市场上唯一能够跟踪中国苹果和安卓市场表现的应用大数据平台。一站式实时跟踪您的应用在各个市场渠道的表现。可对超过180万iOS应用和400万安卓应用的数据跟踪，涵盖下载量、关键词覆盖数量、关键词搜索量等数据。
(6)如何查询各app活跃用户扩展阅读：
一般而言：活跃用户数，看的是产品的市场体量。活跃率，看的是产品的健康度。这两个切入角度，其实都是符合用户留存方法论的。秉持正确的分析方法论，然后不断去探索，就能找到驱动用户增长的办法。
新增和活跃数据分析：
1，一开始主要关注新增，看推广效果；
2，累计用户到一定数量的时候就主要开始关注活跃数据，这代表了APP的粘性、健康程度和可持续性；
3，可以用一些移动数据统计平台来监测。
❼ 2022年app活跃用户排行榜去哪里看
手机应喊乱氏用商店。截止于2022年app活跃郑散用户排行榜可以前往各品牌手机中陪稿的应用商店进行查看，此平台中会有任何时间和日期的记录，并且非常准确。
❽ 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：Selectcount(distinctpassportid)fromplayerlogintable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
❾ 如何知道一个APP的用户数量和活跃用户数量
如果你是自己应用相对接入对应统计平台的sdk，可以直接查看。如果你是看竞品的，可以使用酷传类似的做竞品查看，但这个不是很全面和准确。
