DAU: Daily Active Users 日活跃用户数，即每日登录过游戏的用户数

MAU: Monthly Active Users 月活跃用户数，即截止当日，最近一个月[含当日的30天]登录过游戏的用户数，一般按照自然月计算。

DNU: Daily New Users 日新增玩家

ACU：Average concurrent users 平均同时在线玩家人数

PCU：Peak concurrent users 最高同时在线玩家人数

AU：Active Users）：活跃用户，统计周期内，登录过游戏的用户数 

相应的，根据统计周期，有DAU(日活跃用户)，WAU(周活跃用户),MAU(月活跃用户)等。

PU：Paying User）：付费用户

APA（Active Payment Account）：活跃付费用户数这里我们要注意“用户”和“付费用户”的区分，这也将影响收入的计算。

ARPU：Average Revenue Per User ：平均每用户收入，即可通过 总收入/AU 计算得出。

ARPPU：Average Revenue Per Paying User： 平均每付费用户收入，可通过 总收入/APA 计算得出。

PUR：Pay User Rate：付费比率，可通过 APA/AU 计算得出。

LTV(Lift Time Value)：生命周期价值，即平均一个用户在首次登录游戏到最后一次登录游戏内，为该游戏创造的收入总计

那么，如何使用DAU/MAU对我们的游戏年度进行考量呢？首先，我们来假设两种极端的情况：

所有用户只登陆一次即流失——这种情况下，MAU=DAU之和，并且DNU（Daily New User）=DAU。在游戏已经处于自然稳定的情况下，每日的DAU近似相等，那么DAU/MAU≈1/30≈3.33333%。我们可以认为这是DAU/MAU的下限。

所有用户天天活跃——这种情况下，MAU=DAU，那么DAU/MAU=1。这就是DAU/MAU的上限。

不难看出，DAU/MAU的上下限介于3.33%到100%之间，但显然这两种情况现实中基本不可能出现。就目前的实际情况来看，目前大多数移动游戏DAU/MAU在10%～30%之间。如果低于10%的话，游戏很可能已经处于衰退期了；高于20%的则可以从一个侧面反映出游戏的留存还不错。

目前来看，一些成功的Facebook游戏拥有百万级的用户群，而其DAU/MAU通常介于10%～20%之间。虽然也有一些游戏的DAU/MAU比值甚至超过了50%，但其用户规模却较为有限。这种游戏往往是受众题材选择比较单一却拥有大批硬核玩家。

DAU/MAU确实能够反映游戏的粘度如何。但并不精确，需要辅助其他指标才能更完整全面的体现出游戏的用户粘性。比如，一款新上线的游戏，在第一天有1000个玩家登陆，随后在这1000人当中，每天只有固定的100个人活跃。这样算下来DAU/MAU的值是0.1，显示出玩家的参与度很低，但事实上这100个玩家的游戏参与度却是100%。正是因为有日新登用户（DNU）的存在，才会使得DAU/MAU是一项判断玩家参与度的重要指标。但也仅限于参与度。

所以正确理解DAU/MAU的意义是很重要的。DAU/MAU的值越高，那么毫无疑问，游戏的粘性很强，表示有更多的玩家愿意参与到游戏中；反之如果DAU/MAU的值很低并不能直接说这款游戏就是失败的。我们还需要结合活跃用户数量、ACU、ARPU值、在线时长、付费转化率等多个条件进行多维分析，才能得出结论.