DAU：日活跃用户(Day Active User)，在当天登录过(APP\游戏\活动等账户)的用户，有效反映和衡量一款应用产品核心用户数。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应用的真实数据，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，可表现这款应用的衰退速度。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(APP\游戏等账户)的用户，自统计之日起在30天内登陆过(APP\游戏等账户)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(APP\游戏等账户)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。
PV（Page View）访问量, 即页面浏览量或点击量，衡量网站用户访问的网页数量；在一定统计周期内用户每打开或刷新一个页面就记录1次，多次打开或刷新同一页面则浏览量累计。
UV（Unique Visitor）独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为依据);访问网站的一台电脑客户端为一个访客。可以理解成访问某网站的电脑的数量。网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的cookies实现的。如果更换了IP后但不清除cookies，再访问相同网站，该网站的统计中UV数是不变的。如果用户不保存cookies访问、清除了cookies或者更换设备访问，计数会加1。00:00-24:00内相同的客户端多次访问只计为1个访客。
[ 有时pv、uv 以用户账号来统计，有时以用户设备号 或是平台自己定义的唯一标识来统计]
IP（Internet Protocol）独立IP数，是指1天内多少个独立的IP浏览了页面，即统计不同的IP浏览用户数量。同一IP不管访问了几个页面，独立IP数均为1；不同的IP浏览页面，计数会加1。 IP是基于用户广域网IP地址来区分不同的访问者的，所以，多个用户（多个局域网IP）在同一个路由器（同一个广域网IP）内上网，可能被记录为一个独立IP访问者。如果用户不断更换IP，则有可能被多次统计。
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。