先举几个例子:

多数互联网公司对DAU(MAU)的指标定义是：该App的日去重用户数(月活跃用户数)。计算逻辑是：统计日(月) 内，访问该App的用户数(比如按UUID去重)(该App的月活跃用户数(比如按UUID去重))。
QuestMobile定义的活跃用户数指在统计周期(日/月)内，启动过该App的用户数或设备数。

先抛砖引玉，大家是否考虑过对DAU/MAU进行组合分析

一、活跃用户数的意义

在移动互联网时代，App是互联网公司与用户建立连接的媒介，用户每次启动或访问App都代表了一次使用公司所提供服务的意愿，是企业后续一切服务和价值创造的基础。而在统计周期内有多少【活跃用户数】(有多少用户启动或访问过该App)，则反映了一个App的流量规模，同时也在很大程度上决定了一个App价值创造的潜力空间。一个公式很简单的说明了这个道理:

收入 = 流量 × 转化率 × 客单价

因此，【活跃用户数】往往代表了一家互联网企业的价值潜力，资本市场也常常将DAU和MAU作为对互联网企业估值的重要参考指标之一。

二、组合分析:DAU/MAU

如上所述，【活跃用户数】代表了企业流量规模和价值创造的潜力。那么通过这个指标，我们可以进行哪些分析来帮助企业创造更大价值?为了获得更加准确客观的分析结论，我们又需要和哪些指标一起结合来看呢?

DAU和MAU可以用来分析用户的活跃度，但是DAU或者MAU的提高:

有可能是已有用户的使用频次增加，活跃度提高带来的结果
有可能是拉新规模较大但实际上使用频次或者留存并不高的结果

因此，为了获得更加准确客观的结论，可以结合DAU与MAU的比值(DAU/MAU)对活跃度变化背后的原因进行分析。例如，我们可以将DAU/MAU的增减与是分子还是分母为主导相结合，用四象限图来分析。

从上图的交叉矩阵可以得出如下猜测:

当DAU/MAU上升时，若原因是DAU显著增加，则可能说明用户访问App的频率增加，而新用户活跃度获取乏力(如果拉新效果显著的话，那分母也会同步增加，但实际情况好像是MAU不怎么变化，老是 DAU在上升，这就说明活跃的可能始终是大盘那些人)。反之若原因是MAU显著减少，则说明用户的流失正在变得严重。
当DAU/MAU下降时，若原因是DAU显著减少，则可能说明用户访问App的频率正在降低，而用户流失情况尚未显现，这种情况应高度警惕(也就是大盘MAU人数没啥变化，但是DAU活跃人数在减少，说明可能出现了流失的苗头)。反之若原因是MAU显著增加，则说明新用户正在健康增⻓。

当然，具体分析时也要结合App自身的特点来选择适合的分析⻆度。如果一款App提供的是相对低频的服务，例如婚庆服务，那么DAU就显得不是那么重要，可以重点关注MAU、用户净推荐值(NPS)等指标来分析用户的活跃度和粘性。