从技术角度来看，“app用户活跃度分析和优化”需要考虑以下方面：

1. 数据收集和存储：需要在app中集成数据收集SDK，并将数据集中存储起来，以便后续分析。

2. 数据清洗和处理：需要对收集到的数据进行清洗和处理，去掉重复或异常数据，把数据转化成可分析的格式。

3. 数据分析和可视化：需要使用数据分析工具对数据进行分析，从中找出用户活跃度相关的指标和趋势，并进行可视化展示，以便运营人员参考。

4. 用户行为分析：需要对用户在app中的行为进行深入分析，找出用户可能的痛点和问题，并根据分析结果进行优化和改进。

从运营角度来看，“app用户活跃度分析和优化”需要考虑以下方面：

1. 用户群体分析：需要对用户进行群体分析，找出不同群体的活跃度和使用习惯，以便对不同群体进行有针对性的优化。

2. 用户留存率分析：需要对用户的留存率进行分析，找出导致用户流失的原因，并采取措施改善。

3. 用户回流分析：需要对用户的回流情况进行跟踪和分析，找出导致用户回流的原因，以便对这部分用户进行更好的服务和留存。

4. 用户参与度分析：需要对用户参与度进行分析，找出用户参与活动的情况和频率，以便对活动进行优化和改善。

火山引擎的DataFinder增长分析产品是一款专门针对“app用户活跃度分析和优化”而设计的数据分析工具，它的特点如下：

1. 数据集成方便，可以轻松集成各种主流数据源，比如GA、FB、Appsflyer等，支持对数据进行实时采集和处理。

2. 数据分析功能强大，可对各种指标进行分析、比较和可视化展示，比如流量来源、用户行为等