计算用户日活：从数据设计到可视化的全流程（高频场景题）

目录

1. 搞清楚日活到底是个啥：定义与意义

为什么日活重要？

实例：日活定义的坑

如何定义日活？

2. 数据设计的艺术：为日活量身定制

数据模型的核心

设计用户行为日志

实例：日志设计的失误

设计Tips

3. 数据获取：从埋点到采集的实战

埋点的艺术

埋点代码示例（前端JS）

数据采集的挑战

实例：埋点翻车案例

4. 数据存储：让日活数据好存好查

存储方案选型

表结构设计

实例：存储优化

5. 数据清洗：把脏数据变成金子

数据清洗的核心问题

清洗实战：SQL+Python双管齐下

实例：清洗翻车的教训

清洗Tips

6. 数据分析：从原始数据到日活数字

日活计算的核心逻辑

进阶分析：Python+SQL组合拳

实例：细分日活的惊喜

分析Tips

7. 数据可视化：让日活数据“会说话”

可视化工具选型

经典可视化场景

示例：用Plotly画日活趋势

实例：可视化救场

可视化Tips

8. 优化日活计算：从“慢如龟”到“快如闪电”

优化点1：索引与分区

分区表实战

优化点2：预聚合

实例：优化翻车的教训

优化Tips

9. 异常检测：别让日活数据骗了你

常见异常类型

检测方法：统计+机器学习

方法1：统计规则

方法2：机器学习

实例：异常救命

异常检测Tips

10. 跨部门协作：让日活数据“活”起来

协作痛点

协作神器：仪表盘

示例：Superset仪表盘SQL

实例：协作翻车

协作Tips

11. 实时日活：让数据“秒级”说话

实时计算的架构

架构示例

实时计算的坑

实例：实时日活救场

实时Tips

12. 日活背后的故事：用户行为路径分析

行为路径分析法

SQL漏斗分析

用Python画桑基图

实例：路径分析的惊喜

路径分析Tips

13. 日活驱动增长：从数据到策略

数据驱动的场景

案例：A/B测试拉日活

增长Tips

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1. 搞清楚日活到底是个啥：定义与意义

用户日活跃量（DAU，Daily Active Users）是互联网产品的命脉指标，简单说，就是一天内有多少用户真正“动”了你的产品。但“动”是个模糊词，具体指什么？是打开App就算？还是得完成一次核心操作，比如发条微博、刷个短视频、点个外卖？定义日活的第一步，就是把这个“动”掰扯清楚。