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，那么在正常的网络和设计情况下，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。
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