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  • 安卓市场APP2020最新版下载介绍安卓市场APP2020最新版是一款很棒的软件,有最丰富的应用和游戏,两亿用户第一选择,最智能的下载和升级,节省流量高达90%,最高效的审核和把控,手机安全远离病毒...快来下载体验吧~...

    安卓市场APP2020最新版下载介绍

    安卓市场APP2020最新版是一款很棒的软件,有最丰富的应用和游戏,两亿用户第一选择,最智能的下载和升级,节省流量高达90%,最高效的审核和把控,手机安全远离病毒...快来下载体验吧~

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    安卓市场APP2020最新版下载推荐理由

    1、与电脑连接:快速与电脑连接,从此手机、电脑不分家,管理手机更便捷。

    2、海量资源:免费获取数十万款应用和游戏,更有海量独家正版壁纸,任你挑选。

    3、省流量更新:国内领先技术,支持所有热门应用,大幅减少更新消耗的流量,最高节省90%流量。

    4、高速稳定下载:稳定的高速服务器保障,更有断点续传,应对一切网络状况。

    5、手机本地资源管理:直观高效的管理您手机上的应用、图片、视频以及音乐文件,支持应用一键升级、文件一键删除。

    6、精准语音搜索:准确率高达96%,无需再手动输入,直接说出您想要的。

    安卓市场APP2020最新版下载优势展示

    1. 最大: 中国大陆地区最大的第三方市场,用户超过100万;

    2. 丰富: 众多优秀的正版合法授权软件,全中文的软件介绍和评论,符合本土用户的习惯。

    3. 便捷: 使用安卓网的用户账号即可登录,无需再单独注册账号;

    4. 功能: 界面简洁,功能专注,具备软件搜索、软件下载、安装等必备功能;

    5. 开放: 安卓市场欢迎开发者、开发团队自由上传软件或游戏,无任何形式上的限制。

    安卓市场APP2020最新版下载最近更新

    1、推出新版本,优化细节。

    2、游戏预约,新游上线极速提醒

    3、性能优化,启动速度大幅提升

    以上就是小编为大家整理出来的关于安卓市场APP2020最新版下载的内容。

    展开全文
  • 有时候在跳转到其它平台的APP的时候发现没有安装,如果没有安装怎么直接跳转到应用平台该APP下载界面呢?下面为代码:以微信为例: try { Uri uri = Uri.parse("market://details?id=" + "com.tencent.mm"); //...

    有时候在跳转到其它平台的APP的时候发现没有安装,如果没有安装怎么直接跳转到应用平台该APP的下载界面呢?下面为代码:以微信为例:

    try {
    	Uri uri = Uri.parse("market://details?id="
    		+ "com.tencent.mm");<span style="white-space:pre"//改处写APP的包名即可
    	Intent intentwx = new Intent(Intent.ACTION_VIEW, uri);
    	intentwx.addFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);
    	startActivity(intentwx);
    			} catch (Exception e) {
    						// TODO Auto-generated catch block
    
    			Toast.makeText(getActivity(), "您没有安装应用市场", 0).show();
    	}
    点解后会直接跳转到安装市场的下载界面!!!

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  • 本项目源码是一套安卓应用市场手机客户端项目源码,包括android客户端 javaweb服务端,安卓客户端与服务端通过json交互,昨天有个朋友找我咨询这方面的源码来着,我就把这套源码推荐给他的,项目涉及的技术比较全面...
  • 情况: 安装完成一个app时,在安装界面直接点击打开。 进入了app的首页,这时我们按home键返回桌面,再点击应用图标,会发现没有直接进入首页,而是先进入了app的闪屏页,在进入首页。...在应用市场下载...

    情况:
    安装完成一个app时,在安装界面直接点击打开。
    进入了app的首页,这时我们按home键返回桌面,再点击应用图标,会发现没有直接进入首页,而是先进入了app的闪屏页,在进入首页。
    重复这一步一直如此。
    这时我们按back键返回,发现没有直接退回桌面,而是返回到之前打开的多个首页。
    首页被实例化了多次。
    但是如果一开始安装完我们不是直接打开,而是在桌面点击应用进入就不会这样了。在应用市场下载了部分应用,也有一些有同样的问题。

    isTaskRoot()方法是用来判断当前Activity是否是第一个activity。
    将下面代码添加到我们的APP启动页的 onCreate() 中:

    if (!isTaskRoot()) {
        Intent intent = getIntent();
        String action = intent.getAction();
        if (intent.hasCategory(Intent.CATEGORY_LAUNCHER) && action != null && action.equals(Intent.ACTION_MAIN)) {
            finish();
            return;
        }
    }

    原理就是:App 重新加载启动页的时候,判断是否已经加载过一次。如果加载过就把自己关掉。

     


    转载自:https://www.jianshu.com/p/ddc4cec77c7f

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  • 游戏APP下载安装分析

    2020-09-10 11:27:46
    游戏APP下载安装分析 数据背景 根据某款游戏APP安卓用户的安装信息和注册信息来作简要的数据分析,从市场推广目标这个模块来进行业务分析。 一般情况下,移动游戏数据分析指标可以分解为3个模块: A、市场推广相关...

    游戏APP下载安装分析

    数据背景

    根据某款游戏APP安卓用户的安装信息和注册信息来作简要的数据分析,从市场推广目标这个模块来进行业务分析。
    一般情况下,移动游戏数据分析指标可以分解为3个模块:
    A、市场推广相关指标(包括:激活、上线、各节点转化率、成本指标、渠道质量等),它的任务是帮助我们进行“渠道优化”和“产品优化”,最小化用户获取成本,实现更多的新增导入;

    B、用户活跃 & 留存相关指标(包括:DAU\MAU、AT(日均使用时长)、日、周、月留存、回归率等),它的任务是帮助我们在宏观数据表现层面,快速判断产品存在的问题,并对运营活动及产品改进给予“方向性”指导;

    C、用户付费相关指标(包括:LTV、PUR(活跃用户付费比)、ARPPU(每付费用户付费强度)、充值结构、充值时段等),它的任务也是帮助我们在宏观数据表现层面明确产品盈利能力,并对运营活动及产品改进给予“方向性”指导。
    该案例中的游戏APP数据只有用户的安装信息和注册信息,所以我们这里只对市场推广相关指标进行分析。
    在这里插入图片描述

    数据分析

    #导入库
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    %matplotlib inline
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    install = pd.read_excel(r'D:\BI study download\game_data1910/App.xlsx',sheet_name='安装信息')
    registers = pd.read_excel(r'D:\BI study download\game_data1910/App.xlsx',sheet_name='注册信息')
    
    install.head()
    

    在这里插入图片描述

    registers.head()
    

    在这里插入图片描述

    数据预处理

    #修改日期格式,并提取出日期
    install['安装时间']=pd.to_datetime(install['安装时间']).dt.date
    registers['安装时间']=pd.to_datetime(registers['安装时间']).dt.date
    registers['注册时间']=pd.to_datetime(registers['注册时间']).dt.date
    
    #定义激活时间
    registers['激活时间']=registers['注册时间']-registers['安装时间']
    registers.head()
    

    在这里插入图片描述

    #提取激活列中days前的值
    registers['激活时间']=registers['激活时间'].astype(str).str.split('days').str[0]
    registers['激活时间']=registers['激活时间'].astype(int)
    

    数据指标分析

    根据安装量和激活量判断渠道的优劣,并给出相关建议。

    总体激活量占比

    # 讲激活时间分为当天(-1,0]、次天(0,1],三天(1,3],七天(3,7],七天后(7,100)
    table=registers['激活时间'].groupby(pd.cut(registers['激活时间'], bins=[-1,0, 1, 3,7,100])).count()  # (-1, 0]  实际上只有0这一个数值
    table
    

    激活时间
    (-1, 0] 4877
    (0, 1] 307
    (1, 3] 128
    (3, 7] 106
    (7, 100] 574
    Name: 激活时间, dtype: int64

    # 用饼图表示激活的时间占比
    table.plot(kind='pie',autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90,title='激活时间占比)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    安装当天注册激活的用户数占比为81.4%,1天以内激活的用户数占比为5.1%,剩余中占比较高的是安装app超过7天没激活的。超过7天没激活的这类用户流失概率很高。

    各渠道安装量占比

    date_AB_count=pd.pivot_table(install,index=['安装时间'],values=['用户唯一ID'],columns=['渠道'],aggfunc=len)
    date_AB_count
    

    在这里插入图片描述

    date_AB_count.plot(kind='line',title='各渠道的每日霍获客量')
    

    在这里插入图片描述
    从获客数量的角度来讲,渠道B的每日获客量要远高于渠道A的获客量。
    接下来我们看看渠道A和渠道B的获客质量是怎样的。

    各渠道激活量占比

    安装完APP的下一步操作是注册激活,根据由安装到注册步骤的转化情况(激活率)来评价渠道的获客质量好坏。
    假设激活时间大于7天的用户为弱意向用户。我们以激活时间7天为临界值来量化渠道的获客质量。¶

    table_A=registers[registers.注册渠道=='渠道A']['激活时间'].groupby('pd.cut(registers[registers.注册渠道=='渠道A']['激活时间'], bins=[-1,0, 1, 3,7,100])).count()
    table_A
    

    激活时间
    (-1, 0] 1356
    (0, 1] 69
    (1, 3] 24
    (3, 7] 18
    (7, 100] 28
    Name: 激活时间, dtype: int64

    table_A.plot(kind='pie',autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90,title='渠道A激活时间占比')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    table_B=registers[registers.注册渠道=='渠道B']['激活时间'].groupby(pd.cut(registers[registers.注册渠道=='渠道B']['激活时间'], bins=[-1,0, 1, 3,7,100])).count()  # (-1, 0]  实际上只有0这一个数值
    table_B
    

    激活时间
    (-1, 0] 3521
    (0, 1] 238
    (1, 3] 104
    (3, 7] 88
    (7, 100] 546
    Name: 激活时间, dtype: int64

    table_B.plot(kind='pie',autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90,title='渠道B激活时间占比')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    渠道A激活时间大于7天的比例为1.92%,渠道B激活时间大于7天的比例为12.1%。渠道B当天激活的用户比例也低于渠道A。可见,渠道B的获客质量要比渠道A的获客质量差一些。

    综上所述,渠道A的获客数量<渠道B,渠道A的获客质量>渠道B。市场推广部门可以适当加大对于渠道A的广告投入,多对渠道A做一些获客测试,提升渠道A的获客数量.

    用户画像

    # 提取安装信息表中“机型”列的文字
    install['机型']=install['机型'].str.split('-').str[0]
    install['机型'].replace(['Xiaomi','Galaxy'],['xiaomi','samsung'],inplace=True)
    phone_model=pd.pivot_table(install,index='机型',values='用户唯一ID',aggfunc=len)
    phone_model.sort_values(by='用户唯一ID',inplace=True,ascending=True)
    phone_model
    

    在这里插入图片描述

    # 取用户数前十的机型
    phone_model[-10:].plot(kind='barh')
    

    在这里插入图片描述
    samsung、OPPO、HUAWEI、xiaomi的安装用户数位居前四
    安卓用户的安装数量,比较符合市场上安卓类手机的机型占比。

    region_table=pd.pivot_table(install,index='地区',values='用户唯一ID',aggfunc=len)
    region_table
    

    在这里插入图片描述
    从用户地域来看,地区A的用户数量最多,地区B的用户数量其次,地区C的用户数量很少。

    游戏的推广及广告投放中,对地域进行定向,避免在地区C耗费过多的广告投入。

    总结

    • 激活时间超过7天的用户占比较高,有被刷量的风险,这类用户注册率的改善需要进一步的数据支撑以及与业务部门的沟通;
    • 渠道A的流量质量要好于渠道B,后续的推广中资源可以适当向渠道A做一些倾斜;
    • 游戏广告投放中对地区A和地区B进行区域定向,减少预算在地区C上的浪费;
    展开全文
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