# Java 用户DAU计算入门指南
## 1. 什么是DAU？
DAU（Daily Active Users）即每天活跃用户，是衡量用户参与度的重要指标。开发者们通常需要统计某一天内有多少独立用户使用了应用，为了实现这一点，我们需要从日志中提取数据，并进行处理。
## 2. DAU计算的流程
在我们开始编写代码之前，先来了解一下实现DAU计算的整体流程：
```markdown
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找工作的时候是否经常看到要求有高并发，分布式系统的开发设计经验，或者高并发，分布式系统的开发设计经验者优先等字样，这时候情不自禁的搜索一下什么是并发，多少算高并发，再思索一下自己的经历哪些是符合这个要求的？那么什么是并发，开发中的并发是怎么处理的，简单了解一下吧。在介绍并发之前我们先了解一下串行和并行:热闹的景点,买票人很多，这时只有一个窗口售票，大家排队依次买票就可以理解为串行。排队人太多了，旁
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2023-10-31 20:39:40
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# 背景产品上线后，出于运营的需要，我们要对用户进行跟踪，分析用户数据。本文要介绍的是如何统计用户新增数、活跃数和留存率，时间跨度是天，即统计每日新增（DNU），日活（DAU）和某日新增的一批用户在接下来的一段时间内每天活跃的百分比。 # 使用范围本方案适用于用户量不太大（日活在百万以内，日活百万以上不是不能用，只是在统计数据时耗时太长不太合适），尤其适合小团队或个人开发者（比如你公司服
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2024-09-18 17:56:20
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我们知道在所有的游戏运营数据中，最终要的两个数据莫过于DAU、ARPU了。|-DAU代表每天有多少活跃用户。|-ARPU代表平均每个活跃用户会花多少钱。这两个数据指标共同构成了产品...
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2015-04-28 22:31:00
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2评论
编辑导语：数据分析是设计师了解用户行为的一个重要手段。本文作者分享了不同指标的核心含义，从用户数据的存量、Active活跃度、User用户展开分析，一起来学习一下吧，希望对你有帮助。 随着设计师对产品设计在业务上的接触越来越深入，数据分析成为设计师了解用户行为的一个重要手段。而业务上的数据指标如此之
原创
2024-02-28 13:52:21
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日活跃用户「MAU」 和月活跃用户「DAU」1、日活的概念一天之内打开某产品的用户数（去重），也就是说一个人打开 100 次，即计算为 1 个日活。但是 100 个人，每人只开 1 次，也计算为 100 个日活。2、月活的概念统计周期扩大为一个月，也就是在一个月的时间内，打开某产品的用户数（去重）。
原创
2021-07-09 14:41:25
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DAU: Daily Active User 日活跃用户UV: Unique Visitor 独立游客所以， 个人认为， 抛出特定业务来说， 这两个就是一样的东西。 只是DAU用在移动端APP中， UV用在Web当中
原创
2017-08-28 16:02:30
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大家好，我是大明同学。在规划月度、季度和年度的关键性指标时，我们常常会面临一系列疑问。例如「DAU」能做到多少？新增、活跃用户留存能做到多少？以及「ARPU」的稳定性等问题。那很多同学在遇到这些未来不确定性的问题就懵了。似乎对这些关键性指标无从下手。这期内容开始之前呢，我想先问大家几个问题：“假设每月新增100万用户，一年后 你能把DAU的量级做到多少？”或者，“给你1千万的资金，产品规模能拓展到
原创
2024-07-12 08:50:09
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DAU（日活）Daily Active User：单日活跃用户量，反应产品短期用户活跃度MAU（月活
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2023-03-07 07:54:27
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目录经典与调整的 Campisi 归因模型经典模型债券组合回报率的分解数据准备计算回报率的各个成分平行与非平行的国债效应调整的 Campisi 模型研报与论文经典与调整的 Campisi 归因模型经典模型Campisi 的论文中 Table 5 疑似有误，我根据其他表的数据反推出了正确的表，欢迎留言讨论。我根据 Campisi 的公式重新实现了论文中主要表格的计算，以供读者举一反三自行扩展，下载地
# Python实现DAU预估
## 1. 总体流程
在Python中实现DAU（日活跃用户）预估，一般的流程可以分为以下几个步骤：
```mermaid
gantt
title DAU预估流程
section 数据处理
数据准备: done, 2022-01-01, 1d
数据清洗: done, after 数据准备, 2d
特征工程: done,
原创
2024-03-20 06:29:26
113阅读
抖音DAU超4亿，较去年同期的2.5亿，增长了60%。抖音与头条的重合度为32.1%，重合用户占抖音的42.2%。抖音与西瓜的重合度为24.6%,重合用...
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2021-06-16 16:06:01
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目录一、初始Flink1.1 Flink 的源起和设计理念1.2 Flink的应用1.3 流式数据处理的发展和演变1.3.1 流处理和批处理1.3.2 传统事务处理1.3.3 有状态的流处理1.3.4 Lambda架构1.3.5 新一代流处理器 1.4 Flink的特性总结1.4.1 Flink 的核心特性 1.4.2 分层API1.5 Fl
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2024-04-02 20:37:56
33阅读
基础知识，面试必备。
原创
2022-05-29 00:32:40
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#N多天前：今天写Python作业，又遇到了一个没听过的【完全数】，这次索性将所有常见的各种“数”做个总结，全文100%完全手搓，给个小赞赞吧家人们！N多天后：好好好，没想到这几个数因为一系列原因写了好久好久，今天终于完结了！看我肝了好几周的份上，拿出王子公主的小手双击一下吧。#所有代码都是经过反复调试的，如果内容出现问题，或者大佬你有更妙的解决思路，请务必出现在评论区！关于内容：每个数都有概念以
原创
2022-11-10 13:42:38
146阅读
说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz 2.4字段表达式实例-Java以下定义两个Java类：public static class WC {
public ComplexNestedClass complex;
private
大数据之Flink简介第三部分十、Flink容错机制1、检查点检查点的保存检查点的配置保存点（Savepoint）2、状态一致性状态一致性概念端到端精确一次Flink和Kafka十一、Flink TableAPI和SQL1、基本API1.1 创建表环境1.2 创建表1.3 表的查询1.4 输出表1.5 表和流的转换1.6 支持的数据类型2、流处理中的表动态表和持续查询更新查询和追加查询动态表转换
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2024-04-18 16:45:32
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前言本篇文章适用于对 TypeScript 装饰器缺少使用经验或只是浅尝辄止过的同学，我将从 TypeScript 装饰器的诞生背景开始，介绍不同种类装饰器的使用场景和功能，再到 元数据反射 与 IoC 机制。相信读完本文后，在以后使用 TypeScript 装饰器时，你会多一份踏实：现在你清清楚楚得知道它们的运作流程了！TypeScript装饰器简介首先，装饰器是什么？简单的说，装饰器是一种应用
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2024-07-22 19:38:45
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1、大数据计算引擎发展的四个阶段第一代 Hadoop 承载的 MapReduce第二代 持 DAG（有向无环图） 的框架： Tez 、 Oozie，主要还是批处理任务第三代 Job 内部的 DAG（有向无环图） 支持（不跨越 Job），以及强调的实时计算：Spark第四代 对流计算的支持，以及更一步的实时性：Flink如图表示：2、flink特性（1）高吞吐 & 低延时（2）支持 Even
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2024-03-23 12:08:48
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