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
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。