前言：本文内容以游戏产品为基础进行讲解，内容为以下4部分：
1. 如何理解DNU和DAU
2. 如何使用python绘制DNU和DAU的面积图
3. 如何分析DNU/DAU
4. 如何计算当日DAU有多少由往日N日DAU贡献的，并简单计算用户生命周期？

DNU/DAU是活跃度指数，也称为新用户占比。
另外还需要了解的公式为DNU（新增用户）+DOU（老用户）=DAU。

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如何理解DNU和DAU？

下面以每日DNU和DAU折线图对比案例来说明，新用户占比如何分析：

 

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如何使用python绘制对比面积图？

mycolors = ['tab:red', 'tab:blue'] 
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10,5)
                       , dpi= 80
                      )
ax.fill_between(data['date'],data['DAU'],label='DAU', alpha=0.5, color=mycolors[1], linewidth=2)
ax.fill_between(data['date'],data['DNU'],label='DNU', alpha=0.5, color=mycolors[0], linewidth=2)
plt.legend()
plt.show()

 

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如何分析DNU/DAU？

1. 指标越低，说明新用户占比越少，说明游戏留存越好；
2. 一般情况下，新用户占比与DAU同步变化，所以DNU/DAU应该比较稳定；
3. 如果比值攀高，可能是因为DNU不能转化为DOU；同时也要关注用户生命周期是否缩短。

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如何计算当日DAU有多少由往日N日DAU贡献的，并简单计算用户生命周期？

DAU、DOU、DNU三个指标要综合观察，不能只看部分；比如当游戏推广并没有使DAU转化为DOU时，DOU不会增长，DAU可能弥补了DOU的减少，这时只看DAU看不出来。

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指标行业水平：

        一线（<10%）；

        二线（<20%）；

        三线（<30%）；

        四线（<45%）；

        行业平均（28%，上线期初3天内无参考意义）

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