社交游戏的分析指标大部分跟大型网游数据分析基本是一致的，只是在思考的角度上有所差距。今天就来探讨一下业界内一般比较肯定的指标：DAU/MAU。

DAU：日活跃用户(Day Active User)，在当天登录过游戏的用户，有效反映和衡量一款游戏核心用户数。关于这个指标，存在一定的争议，有的把每日重复登陆的用户也记录在内 （user_id不去重）,这种情况一般很难说明一款游戏的真实数据，个人感觉不宜用。另外一种方式是不计算重复登陆的用户（user_id要去重），即 计算当天曾经登陆过的用户，登陆两次也只算1,这个可以清晰地分析到每日用户的变化情况，可表现这款游戏的衰退速度。大部分情况下业界均使用这种方式，个 人也更倾向于这种，因而此处我们还是选择第一种。

MAU：月活跃用户(Monthly Active User)，在一个月之内登录过游戏的用户，自统计之日起在30天内登陆过游戏的用户数（类如DAU，也有两种解释，依然以去重为取法）

DAU/MAU:一般可叫做当前用户留存率，两者相比主要比较来看用户每月访问游戏的平均天数是多少（举例：如果游戏拥有50万 DAU，100万MAU，其DAU/MAU比值就是0.5，也就是说玩家每月平均体验游戏的时间是15天，说明游戏粘度比较强。当比值接近于1时，就说明 用户超级活跃，在一个月内用户天天登陆，流失率低，用户粘性强）。DAU/MAU比例是社交游戏的重要参数，同社交游戏成败息息相关。一般最低极限是 0.2。这保证游戏能够达到临界规模的病毒式传播和用户粘性。其实之前也从这个角度来看：月活跃用户登陆天数分布，这主要也是看一个月用户的活跃度情况， 当然，这又是另一个分析角度了。

    各游戏DAU/MAU值基本在30%–60%之间（20%是临界状态，低于这个值认为这款游戏粘度太低，基本可放弃投入大量精力运营），说明这些游戏都 是基本能保证游戏达到临界模式的病毒性传播和用户粘性。从图中观察各游戏的DAU/MAU值：产品1和产品3总体来看较平稳（产品相对稳定）；产品2波动 较大（突然上升突然下降的原因是什么？可结合用户登陆来源来看，比如是否来自request的用户黏度明显降低了？等等）；产品4的用户粘度值较高但是有 下降趋势，即游戏可能属于衰退时期（但需联合之前是否有活动强刺激来看）；产品5高主要是游戏游戏刚上线，由于初次安装、交叉推广以及大量广告投入而导致 DAU和MAU都会保持稳定增长，所以产品5其实跟其它产品没有可比性，真正看一款游戏的品质以及活跃力应该从游戏基本稳定之后算起。

    同时对于横向对比，最好要把各游戏DAU/MAU统计值进行比较：在统计学上，一般就是均值和变异系数比较，均值说明一款游戏改值的集中趋势，异系数可以说明一款游戏的DAU/MAU是否是属于平稳状态下的。