ltv演算法

1. ltv是什麼意思啊

終身價值（LTV）:是計算客戶滿意度「貨幣數據」的辦法. LTV是在一定時間內，某一客戶可能為企業帶來的利潤額. 顧客終身價值是指企業在獲得新顧客後的一段時間內，每一位顧客的平均利潤凈現值。LTV的計算涉及到顧客保持率、顧客消費率、變動成本、獲得成本、貼現率等信息的正確取得。 其中： 顧客保留率（retention rate，RR）= 本年度的顧客總數 / 上年度的顧客總數； 顧客消費率（spending rate，SR）= 顧客總消費額 / 顧客總數； 變動成本（variable cost，VC）= 產品成本 + 服務管理費用 + 信用卡成本等； 獲得成本（acquisition cost，AC）= 本年度廣告、促銷費用 / 本年度顧客總數； 凈利潤（gross profit，GP）= 總收入 – 總成本； 貼現率（discount rate，DR）= [1 +（風險系數×銀行利率）]n ； 利潤凈現值（net present value profit，NPV）= GP / DR ； 累積NPV = 特定時間內每年NPV 的總和； 顧客終身價值（LTV）= 累積NPV / 顧客總數。
LTV是在一定時間內，某一客戶可能為企業帶來的利潤額. 顧客終身價值是指企業在獲得新顧客後的一段時間內，每一位顧客的平均利潤凈現值。

(1)ltv演算法擴展閱讀：

作用：
1、對比各日（或各批次）新注冊用戶的質量，為日後導入做決策依據（所有會影響導入用戶質量的因素（如導入時間、渠道、地域等），都可以通過LTV評估）。
2、通過曲線異常分析游戲問題並解決，各批次玩家的曲線大體趨勢應一致。
3、觀測及預估用戶的成本回收情況，如難以收回成本則考慮回爐大改或放棄。
4、作為控制用戶導入成本的依據（我覺得這是扯淡：這批導入用戶的LTV值低，所以下次降低單人導入成本？那麼下次的用戶質量會比這批更低，繼而導致LTV更低。如果降低導入成本，而LTV值能保持不變的話，確實會提高盈利，但是這是不可能的。另外，導入成本因導入渠道、地域等眾多條件而異，這些條件都會導致其LTV不同。因此LTV不能作為控制用戶導入成本的依據）。

2. 游戲類應用如何計劃用戶終身價值這里有三個公式

對於一款免費移動游戲來說，開發人員早晚得計算用戶的終生價值(LTV)，當然你也可以稱之為客戶終身價值(CLV)。在實際的計算中，其實是有許多的方法來計算LTV的。在這篇文章中，蟬大師將為大家介紹三種常見的計算方法，並就一些計算方法說出優缺點。

WACC是公司實際的加權平均資本成本。也可以將其等同於期望的股本回報率或替代項目的股本回報率。

我們假設我們計算了生命周期，然後再計算ARPU(收入/ DAU)，再乘以ARPU乘以壽命最終獲得LTV。

優點：准確率非常的高，尤其是用戶的壽命值，偏差很小。但這種方法，說實話，我看著腦袋都大了，當然，它能分別計算每個細分LTV。

缺點：計算復雜，盡管有些牛人會在幾分鍾內能計算出來，但說實話，我做不到。

好了，今天蟬大師為大家介紹的幾個計算LTV的方程式的方法就說到這里，如果大家有什麼疑問的話，可以聯系我們，其實利用什麼方法計算並不重要，重要的是適合自己就好，大家說是嗎?

本文由ASO蟬大師王雪華整理提供，如需轉載 ，請註明出處，否則禁止轉載!~~

3. 求關鍵路徑的程序（最好是C#的，其他的也可以）

usingSystem;
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.Linq;
usingSystem.Text;

namespaceToppath
{
classProgram
{
staticvoidMain(string[]args)
{
node<char>[]Mynode={newnode<char>('A'),newnode<char>('B'),newnode<char>('C'),
newnode<char>('D'),newnode<char>('E'),newnode<char>('F'),
newnode<char>('G'),newnode<char>('H'),newnode<char>('I'),
newnode<char>('J')};
GraphAdjlist<char>xiong=newGraphAdjlist<char>(Mynode);
xiong.SetEdge(Mynode[0],Mynode[1],3);
xiong.SetEdge(Mynode[0],Mynode[2],4);
xiong.SetEdge(Mynode[1],Mynode[3],5);
xiong.SetEdge(Mynode[1],Mynode[4],6);
xiong.SetEdge(Mynode[2],Mynode[3],8);
xiong.SetEdge(Mynode[2],Mynode[5],7);
xiong.SetEdge(Mynode[3],Mynode[4],3);
xiong.SetEdge(Mynode[4],Mynode[7],4);
xiong.SetEdge(Mynode[4],Mynode[6],9);
xiong.SetEdge(Mynode[5],Mynode[7],6);
xiong.SetEdge(Mynode[7],Mynode[8],5);
xiong.SetEdge(Mynode[6],Mynode[9],2);
xiong.SetEdge(Mynode[8],Mynode[9],3);
xiong.toppath();
Console.ReadKey();
}
}
classnode<T>
{
publicTData
{get;set;}
publicnode(Ttemp)
{
Data=temp;
}
}
classvextable<T>
{
publicnode<T>Vex
{get;set;}
publicadjlistnode<T>First
{get;set;}
publicintIn
{get;set;}
publicvextable()
{
Vex=null;
First=null;
}
publicvextable(node<T>p)
{
Vex=p;
First=null;
In=0;
}
}

classadjlistnode<T>
{
publicintIndex
{get;set;}
publicadjlistnode<T>next
{get;set;}
publicintWeight
{get;set;}
publicadjlistnode(intindex)
{
Index=index;
next=null;
Weight=0;
}
publicadjlistnode()
{
Index=-1;
next=null;
Weight=0;
}
}
classGraphAdjlist<T>
{
publicvextable<T>[]vext
{get;set;}
publicint[]Visited
{get;set;}
publicvextable<T>this[intindex]
{
get{returnvext[index];}
set{vext[index]=value;}
}
publicGraphAdjlist(node<T>[]mynode)
{
vext=newvextable<T>[mynode.Length];
Visited=newint[mynode.Length];
for(inti=0;i<mynode.Length;i++)
{
vext[i]=newvextable<T>(mynode[i]);
}
}

publicintIndexofvertex(node<T>x)
{
for(inti=0;i<vext.Length;i++)
{
if(vext[i].Vex.Equals(x))
returni;
}
Console.WriteLine("nothisnode");
return-1;
}

publicvoidSetEdge(node<T>v1,node<T>v2,intv)//這個Top排序要使用的是一個有向鄰接表才對
{
intiv1=Indexofvertex(v1);
intiv2=Indexofvertex(v2);
adjlistnode<T>p1=newadjlistnode<T>(iv1);
adjlistnode<T>p2=newadjlistnode<T>(iv2);
//在v1處添加v2;
p2.next=vext[iv1].First;
vext[iv1].First=p2;
p2.Weight=v;
vext[iv2].In++;//添加入度
}
publicvoidtoppath()
{
Stack<int>temp=newStack<int>();//用什麼都行，但必須保持一致用於存放拓撲坐標
Stack<int>toparray=newStack<int>();//用stack最好，因為正向過去算etv，反向回來算ltv，先入後出最好
Stack<int>path=newStack<int>();//再反一次，存的就是正常的拓撲圖，從頭開始那種
intp=-1;intm=-1;
adjlistnode<T>q=newadjlistnode<T>();
int[]etv=newint[vext.Length];//最早點
int[]ltv=newint[vext.Length];//最晚點
intete=-1;//最早邊，是判斷變數不是數組用來找邊的
intlte=-1;//最晚邊
intk=0;
for(inti=0;i<vext.Length;i++)
{
if(vext[i].In==0)
{
temp.Push(i);//壓入序號
}
}
while(toparray.Count!=vext.Length)
{
p=temp.Pop();
toparray.Push(p);
q=vext[p].First;
while(q!=null)
{
vext[q.Index].In--;//下標就用最原始的值，順序用棧保存好就行
if(vext[q.Index].In==0)
{
temp.Push(q.Index);
}
if(etv[p]+q.Weight>etv[q.Index])//正向過去算etv,etv均初始化為0
{
etv[q.Index]=etv[p]+q.Weight;
}
q=q.next;
}
}//棧就是用來壓和彈的，如果想取完還有，那就在找個棧，邊取邊存，不是給你拿來遍歷用的
for(inti=0;i<vext.Length;i++)//找到etv的最大值拿來賦值給ltv因為這是反向回去，最大值是終點值
{
if(etv[i]>m)
{
m=etv[i];
}
}

while(toparray.Count!=0)
{
k=toparray.Pop();//由於是棧所以彈出的肯定是終點
path.Push(k);//再保存一次
q=vext[k].First;
ltv[k]=m;//將所有最晚頂點置成最大值
while(q!=null)
{
if((ltv[q.Index]-q.Weight)<ltv[k])//算ltv其實是min
{
ltv[k]=ltv[q.Index]-q.Weight;
}
q=q.next;
}
}
while(path.Count!=0)//這邊我感覺還是按拓撲順序得好，因為這樣可以有序的排列頂點，不按也成反正是找邊，邊構成路
{
inti=path.Pop();
q=vext[i].First;
while(q!=null)
{
ete=etv[i];//邊上的值，其實看etv和etl就能看到，只不過用這種方式更加形象的定位到邊，並且給出權值
lte=ltv[q.Index]-q.Weight;
if(ete==lte)
{
Console.WriteLine(vext[i].Vex.Data+""+vext[q.Index].Vex.Data+""+q.Weight);
}
q=q.next;
}
}
Console.ReadKey();
}
}
}
朋友看得懂不，不懂可以加我QQ：1036433209,也許你已成為大神，就當一起學習吧

4. 終身價值的六個值分別是什麼意思

LTV的計算涉及到顧客保持率、顧客消費率、變動成本、獲得成本、貼現率等信息的正確取得。
其中：
顧客保留率（retention rate，RR）= 本年度的顧客總數 / 上年度的顧客總數；
顧客消費率（spending rate，SR）= 顧客總消費額 / 顧客總數；
變動成本（variable cost，VC）= 產品成本 + 服務管理費用 + 信用卡成本等；
獲得成本（acquisition cost，AC）= 本年度廣告、促銷費用 / 本年度顧客總數；
凈利潤（gross profit，GP）= 總收入 – 總成本；
貼現率（discount rate，DR）= [1 +（風險系數×銀行利率）]n ；
利潤凈現值（net present value profit，NPV）= GP / DR ；
累積NPV = 特定時間內每年NPV 的總和；
顧客終身價值（LTV）= 累積NPV / 顧客總數。
而對於游戲行業來說：
生命周期（Life Time，LT）：一個用戶從第1次到最後1次參與游戲之間的時間段，一般按月計算平均值；
用戶平均收入（ARPU）：活躍用戶對游戲產生的平均收入。即ARPU = 總收入/總活躍用戶；
用戶終生價值（Life Time Value，LTV）：用戶在生命周期內為該游戲創造的收入總計，可以看成是一個ARPU 值的長期累計。即LTV = ARPUxLT。
對於絕大多數商業行為而言，要正確理解你與顧客關系的LTV，需要考慮以下因素。

5. 電子簽名的實現方式主要有哪幾種

電子簽名的實現方式有：文檔電子簽名軟體和使用數字證書對Word文檔進行數字簽名。

文檔電子簽名軟體是一種電子蓋章和文檔安全系統，可以實現電子蓋章(即數字簽名)、文檔加密、簽名者身份驗證等多項功能。對於簽名者的身份確認、文檔內容的完整性和簽名不可抵賴性等問題的解決具有重要作用。使用數字證書對Word文檔進行數字簽名，保證簽名者的簽名信息和被簽名的文檔不被非法篡改。簽名者可以在簽名時對文檔簽署意見，數字簽名同樣可以保證此意見不被篡改。

6. LTV是什麼意思

LTV：用戶終身價值(life time value)。

LTV是在一定時間內，某一客戶可能為企業帶來的利潤額. 顧客終身價值是指企業在獲得新顧客後的一段時間內，每一位顧客的平均利潤凈現值。

(6)ltv演算法擴展閱讀：

作用：

1、對比各日（或各批次）新注冊用戶的質量，為日後導入做決策依據（所有會影響導入用戶質量的因素（如導入時間、渠道、地域等），都可以通過LTV評估）。

2、通過曲線異常分析游戲問題並解決，各批次玩家的曲線大體趨勢應一致。

3、觀測及預估用戶的成本回收情況，如難以收回成本則考慮回爐大改或放棄。

4、作為控制用戶導入成本的依據（我覺得這是扯淡：這批導入用戶的LTV值低，所以下次降低單人導入成本？那麼下次的用戶質量會比這批更低，繼而導致LTV更低。如果降低導入成本，而LTV值能保持不變的話，確實會提高盈利，但是這是不可能的。另外，導入成本因導入渠道、地域等眾多條件而異，這些條件都會導致其LTV不同。因此LTV不能作為控制用戶導入成本的依據）。

7. ltv值每個月都在升高，怎麼分析

當RT附近發生火情時，RT溫度升高，由題意可知其電阻值變小，熱敏電阻的分壓減小，輸入端A處為高電勢，非門的輸出端Y為低電勢，蜂鳴器響報警，A錯誤B正確；要使報警器在更高溫度時才報警，就是溫度稍高時，RT處阻值稍小，但A處為低電勢，即R1分擔。

8. 手游LTV怎麼計算

TalkingData數據咨詢總監王巍演講：如何為移動游戲設計benchmark指標 留存率還有這樣的概念，用第七日留存作為例子，第七日留存現在市面上有兩種演算法：第一種演算法是把所有的人加在一起，七日留存用戶除以首日用戶得到的比例。

9. 常用的數據分析方法有哪些

常用的列了九種供參考:

一、公式拆解

所謂公式拆解法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。
舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解

可以看到，數據可以被分到紅藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應有其特有的性質。顯然，聚類分析是一種無監督學習，是在缺乏標簽的前提下的一種分類模型。當我們對數據進行聚類後並得到簇後，一般會單獨對每個簇進行深入分析，從而得到更加細致的結果。

10. 互聯網大數據有哪些好處

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 [1] 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。