Android App Usage Statistics 项目教程
1. 项目介绍
Android App Usage Statistics 是一个由 Google 提供的开源项目,旨在帮助开发者获取和分析 Android 设备上的应用程序使用情况统计数据。该项目基于 Android 的 UsageStatsManager API,允许开发者访问应用程序的使用时间、启动次数、前台时间等详细信息。通过这些数据,开发者可以更好地理解用户行为,优化应用程序的性能和用户体验。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Android Studio
- JDK 8 或更高版本
- Android SDK
2.2 克隆项目
首先,从 GitHub 克隆项目到本地:
git clone https://github.com/googlesamples/android-AppUsageStatistics.git
2.3 导入项目
- 打开 Android Studio。
- 选择
File->Open,然后导航到你克隆项目的目录并选择android-AppUsageStatistics文件夹。 - 等待 Android Studio 完成项目的导入和构建。
2.4 配置权限
在 AndroidManifest.xml 文件中添加以下权限:
<uses-permission android:name="android.permission.PACKAGE_USAGE_STATS" />
2.5 获取使用统计数据
在项目中,你可以使用 UsageStatsManager API 来获取应用程序的使用统计数据。以下是一个简单的示例代码:
import android.app.usage.UsageStats;
import android.app.usage.UsageStatsManager;
import android.content.Context;
import java.util.Calendar;
import java.util.List;
public class UsageStatsHelper {
public static List<UsageStats> getUsageStatsList(Context context) {
UsageStatsManager usageStatsManager = (UsageStatsManager) context.getSystemService(Context.USAGE_STATS_SERVICE);
Calendar calendar = Calendar.getInstance();
long endTime = calendar.getTimeInMillis();
calendar.add(Calendar.YEAR, -1);
long startTime = calendar.getTimeInMillis();
return usageStatsManager.queryUsageStats(UsageStatsManager.INTERVAL_DAILY, startTime, endTime);
}
}
2.6 运行项目
- 连接你的 Android 设备或启动模拟器。
- 在 Android Studio 中点击
Run按钮,选择你的设备或模拟器。 - 应用程序将会安装并运行,你可以在设备上查看应用程序的使用统计数据。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 用户行为分析
通过分析应用程序的使用统计数据,开发者可以了解用户在应用程序中的行为模式,例如用户最常使用的功能、使用频率最高的页面等。这些信息可以帮助开发者优化应用程序的导航结构和功能布局,提升用户体验。
3.2 应用程序优化
了解应用程序的前台时间和启动次数可以帮助开发者识别性能瓶颈。例如,如果某个页面的启动时间过长,开发者可以针对该页面进行优化,减少加载时间,提升应用程序的整体性能。
3.3 用户留存分析
通过分析用户的使用频率和使用时长,开发者可以评估应用程序的用户留存率。如果发现用户留存率较低,开发者可以采取相应的措施,例如改进用户引导流程、增加用户互动功能等,以提高用户留存率。
4. 典型生态项目
4.1 Digital Wellbeing
Google 的 Digital Wellbeing 是一个帮助用户管理设备使用时间的应用程序。它利用 UsageStatsManager API 来获取用户在不同应用程序上花费的时间,并提供时间管理工具,帮助用户减少设备使用时间,提高生活质量。
4.2 App Usage Tracker
App Usage Tracker 是一个开源项目,允许用户跟踪和分析他们在 Android 设备上的应用程序使用情况。该项目使用 UsageStatsManager API 来收集和展示应用程序的使用统计数据,帮助用户更好地管理他们的设备使用时间。
4.3 App Usage Analytics
App Usage Analytics 是一个商业化的应用程序分析工具,它不仅提供应用程序的使用统计数据,还提供高级分析功能,例如用户行为分析、用户留存分析等。开发者可以使用这些数据来优化他们的应用程序,提升用户满意度。
通过以上模块的介绍,你应该已经对 Android App Usage Statistics 项目有了全面的了解,并能够快速启动和应用该项目。希望这篇教程对你有所帮助!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00