手游关键指标基准数据 第九期

看起来您分享的是关于游戏或应用用户留存率及活跃度分析的一些关键指标计算方法，这些指标对于评估产品表现和优化用户体验至关重要。虽然您的信息主要涉及数据报告的定义部分，但如果您正在使用阿里云服务来存储、处理这类游戏或应用分析数据，我可以提供一些建议如何利用阿里云的产品来提升数据分析效率和价值：

1. 日志服务（SLS）: 您可以使用阿里云的日志服务来收集用户的登录、启动、活动等日志数据。SLS支持实时采集、消费、投递日志数据，非常适合用于监控用户行为并进行实时分析。

2. 大数据处理MaxCompute: 对于大规模的数据处理和复杂分析，如计算留存率、活跃度等，您可以使用MaxCompute。它是一个完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，适合进行大数据量的离线分析计算。

3. DataWorks: 为了自动化数据处理流程，您可以使用DataWorks来构建数据集成、转换、调度的任务。通过DataWorks，您可以轻松地将SLS中的原始数据导入MaxCompute进行进一步分析，并设置定时任务自动更新分析结果。

4. Quick BI: 在完成数据处理后，使用Quick BI可以帮助您快速制作报表和仪表板，直观展示留存率、活跃度等关键指标。Quick BI支持拖拽式操作，便于非技术背景的团队成员也能轻松理解数据。

5. 分析型数据库（AnalyticDB）: 如果需要对用户行为数据进行实时分析查询，比如实时监测日活跃用户数(DAU)的变化，可以考虑使用AnalyticDB。它是一种高并发在线分析处理(OLAP)数据库服务，适用于实时交互式分析场景。

结合以上工具和服务，您可以高效地管理和分析游戏或应用的用户数据，进而做出数据驱动的决策，优化产品体验，提高用户留存与活跃度。