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Telemetry
製品分析 SQL レシピ

DAU、WAU、製品の粘着性を計算する

日次および週次のアクティブ ユーザーをまとめて測定し、一貫したアクティビティ定義から DAU から WAU への粘着性を計算します。

上級者向けproduct_eventsレビュー済み 2026-07-27テスト済み アパッチ DataFusion 45.2.0

レビュー者 Telemetry 製品チーム . SQL の互換性、イベント コントラクト、合成出力、および操作上の注意事項. 基準と所有権を確認する

質問に回答しました

週あたりのアクティブ ユーザーのうち、平均して 1 日に戻ってくるユーザーの割合は何ですか?

アクティブ ユーザー メトリクスは、アクターと対象となるイベントが安定している場合にのみ比較できます。スティッキーは、特定の日に毎週の視聴者のうちどれだけがアクティブであるかを示します。

イベント契約

クエリが期待するフィールド

フィールド種類なぜ存在するのか
timestamp_utcTimestamp活動時間。
user_idUtf8安定したアクター識別子。
event_nameUtf8適格な製品アクション。
DataFusion SQL

クエリをコピーする

sql
WITH daily_users AS (
  SELECT DISTINCT
    date_trunc('day', timestamp_utc) AS activity_day,
    user_id
  FROM product_events
  WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '35 days'
    AND event_name IN ('feature_used', 'dashboard_viewed', 'query_run')
),
days AS (
  SELECT DISTINCT activity_day
  FROM daily_users
),
activity AS (
  SELECT
    days.activity_day,
    COUNT(DISTINCT CASE
      WHEN daily_users.activity_day = days.activity_day
      THEN daily_users.user_id
    END) AS dau,
    COUNT(DISTINCT daily_users.user_id) AS wau
  FROM days
  JOIN daily_users
    ON daily_users.activity_day BETWEEN
      days.activity_day - INTERVAL '6 days' AND days.activity_day
  GROUP BY days.activity_day
)
SELECT
  activity_day,
  dau,
  wau,
  100.0 * dau / NULLIF(wau, 0) AS stickiness_pct
FROM activity
ORDER BY activity_day;

この読み取り専用クエリは、空の型付きテーブルに対して計画され、実行されます。 アパッチ DataFusion 45.2.0。決定論的なサンプル出力は合成され、個別にレビューされます。フィールド タイプ、しきい値、ビジネス定義を独自のデータと照合して検証します。 テスト方法を読んでください。

クエリ結果

毎日のアクティブユーザー

最後の 3 日間にわたって毎日の活動が増加しました。

activity_daydauwaustickiness_pct
2026-07-258125,12015.86
2026-07-268465,24416.13
2026-07-279105,40816.83

合成出力例。運用上の決定に使用する前に、独自のイベント スキーマとしきい値に対してクエリを実行します。

Daily active users: Calculate DAU, WAU, and Product Stickiness 結果例からの合成 dau 値の静的チャート
決定論的な出力例のインデックス可能な SVG。記事、ランブック、または出典を明示した設計レビューのためにダウンロードしてください。

例を再現する

パブリックフィクスチャをダウンロードする

JSON バンドルには、型付きイベント コントラクトが含まれています。 illustrative 入力行、正確な SQL、予想される出力、レビューメモ、およびエンジンのバージョン。 CSV には、表示された結果が含まれます。

SQL の仕組み

  1. 1最初の CTE は、ユーザーおよび日ごとに繰り返される対象となるイベントを重複排除します。
  2. 2各報告日をその前の 7 つの活動日と結合すると、正確に異なる WAU 分母が生成されます。
  3. 3スティッキー性は、その日の個別のアクティブ ユーザーをその日のローリング個別の週ごとのアクティブ ユーザーで割ったものです。

決定すべきエッジケース

  • ページ ビューやサインインが意味のあるアクティビティに対する一貫性のないプロキシである場合は、使用しないでください。
  • 匿名ユーザーと識別ユーザーを結合すると、個別のカウントが変更されます。
  • 不完全な現在の日数をレポートの比較から除外します。

推奨されるダッシュボード

  • トレンド: DAU と正確な WAU
  • 統計: DAU/WAU スティッキー性
  • 表: プラン別または取得元別のアクティブ ユーザー

アラートガイダンス

通常の毎日のエンゲージメントの変化をページングするのではなく、異常または持続的な変化のレビューを使用します。

アラート設定を読む

レシピを活用する

関連する機器とガイド

分析を続ける

実際のイベントで実行する

テーブルを作成し、フィールドを調整して、結果を保存します

無料で始めて、構造化されたイベントを送信し、クエリ結果をグラフ、共有ダッシュボード ウィジェット、またはアラート入力として使用します。

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