DAU — Daily Active Users

$$\text{DAU}_d = \left|,{\text{user_id} : \exists,\text{event} \in \text{core_actions}, \text{event_date} = d},\right|$$

Что это

DAU — самая базовая метрика «живости» продукта. Сколько уникальных юзеров совершили главное действие (core action) за день.

«Главное действие» зависит от продукта:

• Соцсеть: открыл ленту
• Банк: открыл приложение и авторизовался
• SaaS: выполнил key feature (создал документ, отправил инвойс)
• E-commerce: посмотрел продукт

Тонкости

1. Что считать «активным» — открыл приложение и сразу закрыл = НЕ активный. Иначе DAU раздувается push-уведомлениями.

2. Уникальность по user_id, не по device — один человек с 2 устройствами = 1 DAU.

3. Часовой пояс — DAU за «день» в Алматы (UTC+5) ≠ DAU за UTC. Стандарт: считать в локальной таймзоне юзера или в часовой зоне компании.

4. Anonymous traffic — если у тебя 50% юзеров без авторизации, DAU по user_id сильно занижает реальность. Альтернатива: device_id + dedup, но точность хуже.

Бенчмарки

• Стартап 1-3 месяца: DAU = 100–1000
• B2C продукт PMF: DAU 10k+
• Топ соцсеть в КЗ (Каспи, OLX): DAU 1M+

Частые ошибки

• Сравнение DAU понедельника с DAU воскресенья (у B2B провал в выходные → ложный «спад»). Считать DAU 7-дневной скользящей средней.
• Считать DAU = «открыл приложение» в продуктах где основная ценность не в открытии (банкинг — провёл операцию).

-- DAU за последние 30 дней, по локальной таймзоне юзера
select date_trunc('day', event_at at time zone 'Asia/Almaty')::date as day,
       count(distinct user_id) as dau
from events
where event_name in ('app_open', 'feature_used')  -- core actions
  and event_at >= current_date - interval '30 day'
group by 1
order by 1;

df = events[events.event_name.isin(['app_open','feature_used'])]
df['day'] = df.event_at.dt.tz_convert('Asia/Almaty').dt.date
dau = df.groupby('day')['user_id'].nunique().reset_index(name='dau')