【面试题】

一个社交APP, 它的新增用户次日留存、7日留存、30日留存分别是52%、25%、14%。

请模拟出来,每天如果日新增6万用户,那么第30天,它的日活数会达到多少?请使用Excel进行分析。

【分析思路】

第1日(次日)留存用户数=第1日新增用户数*次日留存率

第2日活跃用户数=第2日新增用户数+第1日留存用户数

第3日活跃用户数=第3日新增用户数+第2日留存用户数(第2日新增用户数*第2日留存率)+第1日留存用户数

...

第30日活跃用户数=第30日新增用户数+第29日留存用户数+第28日留存用户数+...+第1日留存用户数

也就是,

第30日活跃用户数=1日-29日每天的留存用户数(第1日留存用户数+第2日留存用户数+...+第29日留存用户数)+第30日新增用户数

现在只需要计算出1日-29日每天的留存用户数就可以了,而第N日的留存用户数=第N日新增用户数(6万)*第N日留存率。所以现在的问题是需要知道每天的留存率是多少。

那么,问题就来了。题目只有3个留存率(新增用户次日留存、7日留存、30日留存分别是52%、25%、14%)。

如何根据已有的几个留存率去预测剩下那些天的留存率呢?

很简单,用excel 1分钟就能搞定。

1.用现有的数据做散点图

2.对散点图添加趋势线

趋势线有以下几种类型,应该添加哪一类型的趋势线呢?

一般来说,正常的留存曲线是一开始快速下降,然后开始缓慢下降,最后逐步平稳的曲线。

所以,留存曲线的形状会类似于下图:初始在震荡期快速下降;选择期开始缓慢下降;过了选择期就是平稳期,留存率会进入一个相对稳定的阶段。

这种留存曲线的形状和乘幂函数十分接近,所以,在这里我们用幂函数来对留存曲线进行拟合。同时勾选“显示公式”和“显示R平方值”。最终得到了如下曲线,函数公式为y = 0.5227x^-0.385,R² = 0.9997,可以看到拟合后的幂函数的形状和上图的留存曲线的形状几乎一样。

拓展:

你肯定想知道这个趋势线的可靠性有多大?

这就涉及到趋势线的 R 平方值。R 平方值是介于 0 和 1 之间的数值。当趋势线的 R 平方值为 1 或者接近 1 时,趋势线最可靠。如案例演示中,R的平方值达到了0.9997,因此可以说这条趋势线可靠性非常大。

要获得最精确的预测,为数据选择最合适的趋势线非常重要。

那么,什么情况下选用什么样的趋势线呢?

指数:指数趋势线适用于速度增加越来越快的数据。

线性:线性趋势线是适用于简单线性数据集合的最佳拟合直线。如果数据点的构成的趋势接近于一条直线,则数据应该接近于线性。线性趋势线通常表示事件以恒定的比率增加或减少。

对数:如果数据一开始的增加或减小的速度很快,但又迅速趋于平稳,那么对数趋势线则是最佳的拟合曲线。

多项式:多项式趋势线是数据波动较大时使用的曲线。

乘幂:乘幂趋势线是一种适用于以特定速度增加的曲线。但是如果数据中有零或负数,则无法创建乘幂趋势线。

移动平均:移动平均趋势线用于平滑处理数据中的微小波动,从而更加清晰地显示了数据的变化的趋势。(在股票、基金、汇率等技术分析中常用)

3.计算第n天留存率

拟合出留存曲线后, 我们就可以根据拟合的函数公式(y = 0.5227x^-0.385)去计算次日到30日的留存率。

也就是把x=1,x=2…x=30,分别代入函数公式,这里可以借助Excel的power幂函数,求出结果。如下图,可以看到按照模型函数公式计算出来的留存率,即模型留存率与给定的留存率几乎完全一致(黄色的行)。

4.计算30天后日活数

通过上面的步骤,我们已经得到了每天的留存率。接下来我们就可以计算第30天的日活用户数有多少。

第1日(次日)留存用户数=第1日新增用户数*次日留存率

第2日活跃用户数=第2日新增用户数+第1日留存用户数

第3日活跃用户数=第3日新增用户数+第2日留存用户数(第2日新增用户数*第2日留存率)+第1日留存用户数

...

第30日活跃用户数=第30日新增用户数+第29日留存用户数+第28日留存用户数+...+第1日留存用户数

也就是,

第30日活跃用户数=1日-29日每天的留存用户数(第1日留存用户数+第2日留存用户数+...+第29日留存用户数)+第30日新增用户数

(1)在下图Excel步骤1的地方是题目的设定,每天固定新增用户数为6万

在下图步骤2的地方算出1日-29日每天的留存用户数,也就是第N日新增用户数(6万)*第N日留存率(F列对应的留存率)。

(3)下图步骤3将这一列的值求和,就是第30日活跃用户数=1日-29日每天的留存用户数+第30日新增用户数

5.总结

Excel里进行预测分析的2种办法:

1)时间序列数据如何预测?用预测工作表

2)其他数据如何预测?先画散点图,然后添加趋势线和公式

推荐:人工智能时代的通用能力

如何用Excel进行预测分析?的更多相关文章

  1. 如何用SPSS做联合分析

    如何用SPSS做联合分析 如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质.外形.容量.价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应 ...

  2. 数据可视化之powerBI技巧(六)在PowerBI中简单的操作,实现复杂的预测分析

    时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个 ...

  3. 编译原理实习(应用预测分析法LL(1)实现语法分析)

    #include<iostream> #include<fstream> #include<iomanip> #include<cstdio> #inc ...

  4. Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析

    时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺 ...

  5. 时间序列 预测分析 R语言

    在对短期数据的预测分析中,我们经常用到时间序列中的指数平滑做数据预测,然后根据不同. 下面我们来看下具体的过程 x<-data.frame(rq=seq(as.Date('2016-11-15' ...

  6. 语法设计——基于LL(1)文法的预测分析表法

    实验二.语法设计--基于LL(1)文法的预测分析表法 一.实验目的 通过实验教学,加深学生对所学的关于编译的理论知识的理解,增强学生对所学知识的综合应用能力,并通过实践达到对所学的知识进行验证.通过对 ...

  7. 如何用excel urldecode解码把url编码转为汉字?

    统计分析可以反映出网站运营的情况,并根据实际作出相应的调整,是站长必需的基础技能.ytkah感觉最好用的是谷歌统计,里面有个搜索关键词及对应受访页面,这个功能对优化用处很大,但大家都知道访问不太顺畅. ...

  8. FIRST集合、FOLLOW集合、SELECT集合以及预测分析表地构造

    FIRST集合.FOLLOW集合.SELECT集合以及预测分析表地构造 FIRST集合的简单理解就是推导出的字符串的开头终结符的集合. FOLLOW集合简单的理解就对于非终结符后面接的第一个终结符. ...

  9. 预测分析建模 Python与R语言实现

    预测分析建模 Python与R语言实现 目录 前言 第1章 分析与数据科学1第2章 广告与促销10第3章 偏好与选择24第4章 购物篮分析31第5章 经济数据分析42第6章 运营管理56第7章 文本分 ...

随机推荐

  1. Linux 操作系统!开篇!!!

    此篇文章主要会带你介绍 Linux 操作系统,包括 Linux 本身.Linux 如何使用.以及系统调用和 Linux 是如何工作的. Linux 简介 UNIX 是一个交互式系统,用于同时处理多进程 ...

  2. 查看笔记本SN序列号

    https://www.pstips.net/getting-computer-serial-number.html $ComputerName = $env:COMPUTERNAME $serial ...

  3. redo log 与 binlog

    redo log 与 binlog   redo log redo log (重做日志)是处于存储引擎层的,是InnoDB引擎特有的 redo log 存储的是物理日志 --- 即,"在某个 ...

  4. 弹性碰撞问题:Ants+Linear world

    题目一:Ants 传送门 题目描述 输入 输出 样例 样例输入 样例输出 分析 一句话题意:有n只蚂蚁在木棍上爬行,每只蚂蚁的速度都是每秒1单位长度,现在给你所有蚂蚁初始的位置(蚂蚁运动方向未定),蚂 ...

  5. 树的深度———树形DP

    题目描述 输入 输出 样例 样例输入 样例输出 7 分析 这道题数据有1000000,把每一个顶点都枚举一次显然不现实,肯定会T掉 所以,我们还是从图中找规律 按照习惯,我们先把1号节点作为根节点模拟 ...

  6. drf请求、响应与视图

    目录 一.请求 1 定义 2 常用属性 1).data 2).query_params 二.响应 1 Response 2 构造方法 3 状态码 1)信息告知 - 1xx 2)成功 - 2xx 3)重 ...

  7. 006.Nginx访问控制

    一 Nginx连接限制 1.1 HTTP协议的连接与请求 HTTP是建立在TCP, 一次HTTP请求需要先建立TCP三次握手(称为TCP连接),在连接的基础上再进行HTTP请求. HTTP请求建立在一 ...

  8. 龙芯开源社区上线.NET主页

    龙芯团队从2019年7 月份开始着手.NET Core的MIPS64支持研发,经过将近一年的研发,在2020年6月18日完成了里程碑性的工作,在github CoreCLR 仓库:https://gi ...

  9. redis源码学习之工作流程初探

    目录 背景 环境准备 下载redis源码 下载Visual Studio Visual Studio打开redis源码 启动过程分析 调用关系图 事件循环分析 工作模型 代码分析 动画演示 网络模块 ...

  10. 一篇夯实一个知识点系列--python装饰器

    写在前面 本系列目的:希望可以通过一篇文章,不望鞭辟入里,但求在工程应用中得心应手. 装饰器模式是鼎鼎大名的23种设计模式之一.装饰器模式可以在不改变原有代码结构的情况下,扩展代码功能. Python ...