数据异常分析——日活

2019-06-24  本文已影响0人  环校长跑

一、概念介绍

DAU(Daily Active User)日活跃用户数量,简称日活。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),这与流量统计工具里的访客(UV)概念相似。——概念引自百度百科

二、发现问题

跑跑最近在一家公司实习,突然想到之前学习的日活。于是乎,便开始了当日的摸鱼之旅hhh

跑跑查看了2019.01.01-2019.06.15的日活

XX 2019.01.01-2019.06.15日活

一看,就发现了问题,移动应用渠道的日活在2019.05.19(日活6,810,227)开始持续走高,在2019.05.27(日活13,710,014)达到顶峰,并在次日(日活5,504,723)陡然下降。

三、分析问题

(1)日期、渠道维度下钻

跑跑拉取移动应用渠道2019.05.01-2019.05.31日活

移动应用渠道2019.05.01-2019.05.31日活

跑跑计算移动应用渠道2019.05.02-2019.05.31日活的环比增长率

2019.5.02-2019.5.31移动应用渠道日活环比增长率

可以看出,2019.05.19-2019.05.27环比增长率较其他时候是要高的,但是2019.05.28的日活也出现了本月最大幅度的下降。

看到这里跑跑猜测,可能是与哪个平台在2019.05.19-2019.05.27期间有合作,促进日活之类的。。。

(2)移动应用渠道下钻

跑跑拉取了2019.5.01-2019.5.31日移动应用各渠道前5%,10%,20%的日活。

2019.5.01-2019.5.31日移动应用渠道前5% 2019.5.01-2019.5.31日移动应用渠道前10% 2019.5.01-2019.5.31日移动应用渠道前20%

可以看出来移动应用渠道——XXXX主版本(蓝线)的变化趋势与移动应用渠道的变化趋势大致是相同的。

跑跑计算了2019.5.19-2019.5.28期间,XXXX主版本日活增长数和移动应用渠道日活增长数,并计算XXXX主版本增长数所占比例,可以得出2019.5.20-2019.5.28移动应用渠道日活的变动主要受XXXX主版本日活数变动的影响。

移动应用渠道--XXXX主版本日活变动数

跑跑分析到这里,基本可以确定2019.05.19-2019.05.28期间日活异常的原因:XXXX主版本日活异常。

但是不是跑跑猜测的:公司在和XXXX搞合作,XXXX拉新用户使得日活在此期间显著增加?

(3)影响因素之新增用户数

跑跑拉取了XXXX主版本2019.05.01-2019.05.31的新增用户数(DNU),可以初步看出2019.05.19日开始DNU有明显波动。

和XXXX主版本2019.05.01-2019.05.31的日活对比看,可以得出XXXX主版本的DNU的变动导致其日活的变动,进而导致整个移动应用渠道日活的异常。

2019.05.01-2019.05.31XXXX主版本DNU


四、后续

既然已经明确2019.05.19-2019.05.28移动应用渠道日活的异常是由于XXXX主版本DNU的急速增长,跑跑也向业务部门求证的确是有合作,那么在2019.05.28移动应用渠道的日活急速下降又是怎么回事呢?是否可以说明与此平台拉新的用户留存率较低,质量较差?后续更。。。。。。

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