为什么app数据抓取要24小时

手机里的大部分软件均在24小时内对用户位置进行连续定位。

最近更新的iOS 15系统上线了一个App活动记录功能，意外引发了巨大的舆论风波。正是因为这一新功能不断将用户信息反馈给App，才会导致App不断提取用户信息。

“苹果是为了优化用户体验，当用户选择了开启权限，又没有关闭该App，苹果系统会认为用户可能随时会使用App提供的服务，因此，会不断地将信息变化反馈给App，设计的逻辑是，用户可能随时要用你的服务了，你们做好准备。”上述iOS应用开发人员表示。

如何进行手机APP的数据爬取？

Python爬虫手机的步骤：

1. 下载fiddler抓包工具

2. 设置fiddler

这里有两点需要说明一下。

设置允许抓取HTTPS信息包

操作很简单，打开下载好的fiddler，找到 Tools - Options，然后再HTTPS的工具栏下勾选Decrpt HTTPS traffic，在新弹出的选项栏下勾选Ignore server certificate errors。

设置允许外部设备发送HTTP/HTTPS到fiddler

相同的，在Connections选项栏下勾选Allow remote computers to connect，并记住上面的端口号8888，后面会使用到。

好了，需要的fiddler设置就配置完成了。

3. 设置手机端

设置手机端之前，我们需要记住一点：电脑和手机需要在同一个 *** 下进行操作。

可以使用wifi或者手机热点等来完成。

假如你已经让电脑和手机处于同一个 *** 下了，这时候我们需要知道此 *** 的ip地址，可以在命令行输入ipconfig简单的获得，如图。

好了，下面我们开始手机端的设置。

手机APP的抓取操作对于Android和Apple系统都可用，博主使用的苹果系统，在此以苹果系统为例。

进入到手机wifi的设置界面，选择当前连接 *** 的更多信息，在苹果中是一个叹号。然后在最下面你会看到HTTP *** 的选项，点击进入。

进入后，填写上面记住的ip地址和端口号，确定保存。

4. 下载fiddler安全证书

在手机上打开浏览器输入一个上面ip地址和端口号组成的url：http://192.168.43.38:8888，然后点击FiddlerRoot certificate下载fiddler证书。

以上就简单完成了所有的操作，最后我们测试一下是否好用。

5. 手机端测试

就以知乎APP为例，在手机上打开 知乎APP。下面是电脑上fiddler的抓包结果。

结果没有问题，抓到信息包。然后就可以使用我们分析网页的 *** 来进行后续的操作了。

爬虫可以爬取手机上app应用中的内容吗？例如新闻、商品信息、用户信息等等。

搜索引擎爬虫不能抓取app应用中的内容。

搜索引擎爬虫只可以抓取pc或者一定网页内容。 *** 爬虫是一种自动获取网页内容的程序，是搜索引擎的重要组成部分。

如何获取app的新增用户，活跃用户，启动次数，使用时长等数据？

最近和几个人聊天,大家对于活跃都有着自己的看法,此外因为一些标准的问题,不熟悉分析术语的很多人把活跃,留存等很多信息都搞混了.后来发现这是一个很现实的问题。在一些我 看来不是问题的问题都变成了问题了，因此在此特地说说活跃的事，帮助更多从事游戏数据分析的小白们成长。

究竟什么是活跃?在日常与外界合作过程中，我们经常日活跃、周活跃、月活跃等等信息，貌似听起来比较简单，但是真正如果自己实施操作统计数据时却发现自己又不懂这些定义，因此作为一些分析师、甚至开发人员就会发现很难去操作。以下我将描述三个活跃的定义、使用方式、分析 *** 以及注意事项，限于篇幅今天就说说日活跃的分析使用。

日活跃

统计标准

日活跃的统计标准有很多种，在RPG中有日活跃角色数和日活跃账号数。这类游戏由于存在创建角色的问题，所以一般会分成两种统计方式。一般比较多见的是日活跃账号数，可以认为就是日活跃用户数。当然，很多游戏室不存在这样的多角色概念，因此通用日活跃账号数来作为统计的标准为更佳。

当然，还有一种统计标准就是设备的唯一标示，比如MAC，这样统计日活跃设备数量，不过价值相对不大。

定义标准

统计日登录过游戏的账号数，此处要去重。

比如某日有1000个账号登录过游戏，总计登录次数为1600次(因为存在某些账号重复登录游戏)，那么该日的日活跃账号数为1000。不要小看这个解释，在实际操作中，经常会出现问题，例如我们在写SQL语句提取数据时就应该加上distinct 进行去重操作：

Select count(distinct passportid) from playerlogintable

如果没有加上distinct 统计的就是所有登录玩家的总计的登录次数，这样就会出现大的问题。

日活跃能分析什么?

单单一天的日活跃其实只能与前一日或者历史同期做一个环比或者同比的分析。但是日活跃的能发挥的作用远远超出你的想象。

核心用户规模

核心用户规模的衡量其实和产品周期结合起来来看，在大部分游戏中，日活跃大概的构成可以分成以下的部分。

其中，新登用户对于日活跃用户的影响是更大的，一般新登占比达到40%，而这个比例其实是可以判断游戏核心用户规模的依据之一。

从上图的构成来看，如果新登用户在后续不断转化稳定的老用户以后，那么老活跃用户的规模是在不断增长的，同时，如果新登用户的注入水平保持不变，这样来看，游戏的核心用户有规模是在增长，并且新登用户所占的日活跃百分比是在下降的;如果新登用户注入水平也在增长，且不断转化为老用户，即核心用户规模也在增长，那么新登用户所占百分比会在一个区间稳定的变化的。

刚才所提到的核心用户规模，之所以使用日活跃用户来衡量，原因在于，以每日作为一个衡量的单位比较客观反映用户的游戏积极性，以日作为统计长度，恰好符合用户游戏的最短的周期性循环。

那么在日常的分析中，我们可以简单计算一个周期内，每日新登用户和活跃用户的关系比例，看一个长期趋势，一定程度上反映了目前核心用户的规模增长情况。

那这里有人会问，怎么看待回流用户的作用呢?

实际上，回流用户对于日活跃用户的贡献比例是极低的，但是该部分的贡献却不能够忽略，因为在重大节日、渠道推广等各种营销手段上线以后，会对于游戏日活跃产生一个很大的贡献值。但是一般而言，该部分的贡献比例比较低。

说了这么多，那么老用户和回流用户的定义究竟是怎样的?这里只给出参考的标准：

回流用户：统计日登录游戏，但是之前7天未登录过游戏的历史用户(所谓历史用户就是非新登用户，历史上登录过游戏的用户)

老活跃用户：如果粗略的计算，可以如下计算：

•日活跃用户数-日新登用户数-日回流用户

当然如果要精确衡量老用户规模，可以给予老用户定义，例如：

统计日登录游戏的用户，在此之前7日内再次登录过游戏(注意此处没有严格区分新登用户的情况，即也把新登用户的次日登录的部分计算为老用户，可按照实际需要提出此部分对于老用户的影响)。

下面我们通过几个曲线来简单说明一下怎么利用DAU分析问题。

首先我们要得到划定时间区段的DAU和DNU的曲线图，如下图：

在该图中，我们DAU和DNU的走势基本上是一致的，DNU对于DAU的影响还是比较大的，但是随着后期波动的减小，我们发现从106天到280 天，两条曲线是呈现缓慢的下滑趋势的，但是这不足以说明问题，仔细观察，我们发现夹在两条曲线之间的面积是逐渐缩小的，而这部分面积就是DAU中除去 DNU的部分，即我们可以认定是老用户的部分，这个面积的缩小，意味着用户的流失加剧，活跃用户的控制不得当，此外，也可能是新用户在短期内留存率不高引起的，那就需要结合留存率来看问题了，这里不讨论。

在发现上述的情况后，我们可以使用DAU-DNU的差值做一条曲线来进行分析这个问题。如下图所示：

可以很明显的看到，这个差值在逐渐走低，也就是说用户的活跃度是在下滑的，这个下滑可以认定是后期渠道导入用户质量不高造成的，也可以是产品本身的用户周期问题造成的。但是断定一点的是，这个时期，需要紧急的拉动用户规模增长，因此，可以看到，随后进行了两次相应的拉动，其规模有所提升。

此外，我们还要看一下新用户所占的比例曲线，如上文所述，基本维持在40%的水平上，但是有一个值得关注的是，当处于一个相对的稳定期时，即使有大范围的推广和拉动新登增长，那么这个比值的变化也不会太剧烈，唯一剧烈的原因就在于，原本游戏的老活跃用户规模就在下滑，流失较多。

当然了，用户的流失、产品的粘性等等都可以通过对DAU不同角度的解析获得相应的信息，这点也是要和其他数据结合来分析的，比如次日留存率，用户流失率、启动次数、登录时长分布等数据，找出来DAU中的虚假用户，例如1-3s用户非常多，那么在正常的 *** 和设计情况下，这种数据就可能是很多假用户造成的，也就是作弊行为。

再比如的情况，我们可以通过事件管理，区分推广和非推广时期的用户增长对DAU的影响，比如自然增长时期的新登用户对DAU的影响，判断DAU的质量，渠道的质量;或者推广时期的新登用户对DAU的影响情况分析。

如果需要的也可以结合用户的登录习惯，比如登录次数，登录天数等等数据进行忠诚活跃用户的阈值确定，以此来保证DAU的质量。

其实在DAU的背后，隐藏的问题和分析的要素很多，这个也是需要结合自己的业务需要来进行的，这里只是给大家提供一个分析的思路和方式。至于具体的问题，还要结合具体需求进行分析。不过话说回来，DAU的解析离不开细分数据和其他数据的支持，但是也是不一定一直细分进行数据的分析。因为有一些因素不是靠细分数据就一定能够得到的，还要经验积累，有关这部分的分析参见这里。

文章来源：博客园

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如何采集用户在App中的行为数据

目前大部分采用代码埋点方案，在需要数据采集的地方抓取数据，然后上传。

首先要清楚埋点的实际需求是什么？对于一个产品来讲埋点无非就是想了解用户的使用习惯和产品的使用情况，从而从客户和产品的角度去了解客户群体，及其对产品的一些使用想法。

可以选用第三方的数据统计系统，但有时候我们也会遇到数据是有了，但是当要把原始数据做导出分析时又遇到问题。自己产品的数据却不能被我们自己拥有。

所以更建议你选择自行搭建私有化部署的，比如开源私有化部署的用户行为分析系统Cobub Razor，www.cobub.com ， Github地址：https://github.com/cobub/razor

希望可以帮到你～