ltv算法

1. ltv是什么意思啊

终身价值（LTV）:是计算客户满意度“货币数据”的办法. LTV是在一定时间内，某一客户可能为企业带来的利润额. 顾客终身价值是指企业在获得新顾客后的一段时间内，每一位顾客的平均利润净现值。LTV的计算涉及到顾客保持率、顾客消费率、变动成本、获得成本、贴现率等信息的正确取得。 其中： 顾客保留率（retention rate，RR）= 本年度的顾客总数 / 上年度的顾客总数； 顾客消费率（spending rate，SR）= 顾客总消费额 / 顾客总数； 变动成本（variable cost，VC）= 产品成本 + 服务管理费用 + 信用卡成本等； 获得成本（acquisition cost，AC）= 本年度广告、促销费用 / 本年度顾客总数； 净利润（gross profit，GP）= 总收入 – 总成本； 贴现率（discount rate，DR）= [1 +（风险系数×银行利率）]n ； 利润净现值（net present value profit，NPV）= GP / DR ； 累积NPV = 特定时间内每年NPV 的总和； 顾客终身价值（LTV）= 累积NPV / 顾客总数。
LTV是在一定时间内，某一客户可能为企业带来的利润额. 顾客终身价值是指企业在获得新顾客后的一段时间内，每一位顾客的平均利润净现值。

(1)ltv算法扩展阅读：

作用：
1、对比各日（或各批次）新注册用户的质量，为日后导入做决策依据（所有会影响导入用户质量的因素（如导入时间、渠道、地域等），都可以通过LTV评估）。
2、通过曲线异常分析游戏问题并解决，各批次玩家的曲线大体趋势应一致。
3、观测及预估用户的成本回收情况，如难以收回成本则考虑回炉大改或放弃。
4、作为控制用户导入成本的依据（我觉得这是扯淡：这批导入用户的LTV值低，所以下次降低单人导入成本？那么下次的用户质量会比这批更低，继而导致LTV更低。如果降低导入成本，而LTV值能保持不变的话，确实会提高盈利，但是这是不可能的。另外，导入成本因导入渠道、地域等众多条件而异，这些条件都会导致其LTV不同。因此LTV不能作为控制用户导入成本的依据）。

2. 游戏类应用如何计划用户终身价值这里有三个公式

对于一款免费移动游戏来说，开发人员早晚得计算用户的终生价值(LTV)，当然你也可以称之为客户终身价值(CLV)。在实际的计算中，其实是有许多的方法来计算LTV的。在这篇文章中，蝉大师将为大家介绍三种常见的计算方法，并就一些计算方法说出优缺点。

WACC是公司实际的加权平均资本成本。也可以将其等同于期望的股本回报率或替代项目的股本回报率。

我们假设我们计算了生命周期，然后再计算ARPU(收入/ DAU)，再乘以ARPU乘以寿命最终获得LTV。

优点：准确率非常的高，尤其是用户的寿命值，偏差很小。但这种方法，说实话，我看着脑袋都大了，当然，它能分别计算每个细分LTV。

缺点：计算复杂，尽管有些牛人会在几分钟内能计算出来，但说实话，我做不到。

好了，今天蝉大师为大家介绍的几个计算LTV的方程式的方法就说到这里，如果大家有什么疑问的话，可以联系我们，其实利用什么方法计算并不重要，重要的是适合自己就好，大家说是吗?

本文由ASO蝉大师王雪华整理提供，如需转载 ，请注明出处，否则禁止转载!~~

3. 求关键路径的程序（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)//这个Top排序要使用的是一个有向邻接表才对
{
intiv1=Indexofvertex(v1);
intiv2=Indexofvertex(v2);
adjlistnode<T>p1=newadjlistnode<T>(iv1);
adjlistnode<T>p2=newadjlistnode<T>(iv2);
//在v1处添加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>();//用什么都行，但必须保持一致用于存放拓扑坐标
Stack<int>toparray=newStack<int>();//用stack最好，因为正向过去算etv，反向回来算ltv，先入后出最好
Stack<int>path=newStack<int>();//再反一次，存的就是正常的拓扑图，从头开始那种
intp=-1;intm=-1;
adjlistnode<T>q=newadjlistnode<T>();
int[]etv=newint[vext.Length];//最早点
int[]ltv=newint[vext.Length];//最晚点
intete=-1;//最早边，是判断变量不是数组用来找边的
intlte=-1;//最晚边
intk=0;
for(inti=0;i<vext.Length;i++)
{
if(vext[i].In==0)
{
temp.Push(i);//压入序号
}
}
while(toparray.Count!=vext.Length)
{
p=temp.Pop();
toparray.Push(p);
q=vext[p].First;
while(q!=null)
{
vext[q.Index].In--;//下标就用最原始的值，顺序用栈保存好就行
if(vext[q.Index].In==0)
{
temp.Push(q.Index);
}
if(etv[p]+q.Weight>etv[q.Index])//正向过去算etv,etv均初始化为0
{
etv[q.Index]=etv[p]+q.Weight;
}
q=q.next;
}
}//栈就是用来压和弹的，如果想取完还有，那就在找个栈，边取边存，不是给你拿来遍历用的
for(inti=0;i<vext.Length;i++)//找到etv的最大值拿来赋值给ltv因为这是反向回去，最大值是终点值
{
if(etv[i]>m)
{
m=etv[i];
}
}

while(toparray.Count!=0)
{
k=toparray.Pop();//由于是栈所以弹出的肯定是终点
path.Push(k);//再保存一次
q=vext[k].First;
ltv[k]=m;//将所有最晚顶点置成最大值
while(q!=null)
{
if((ltv[q.Index]-q.Weight)<ltv[k])//算ltv其实是min
{
ltv[k]=ltv[q.Index]-q.Weight;
}
q=q.next;
}
}
while(path.Count!=0)//这边我感觉还是按拓扑顺序得好，因为这样可以有序的排列顶点，不按也成反正是找边，边构成路
{
inti=path.Pop();
q=vext[i].First;
while(q!=null)
{
ete=etv[i];//边上的值，其实看etv和etl就能看到，只不过用这种方式更加形象的定位到边，并且给出权值
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,也许你已成为大神，就当一起学习吧

4. 终身价值的六个值分别是什么意思

LTV的计算涉及到顾客保持率、顾客消费率、变动成本、获得成本、贴现率等信息的正确取得。
其中：
顾客保留率（retention rate，RR）= 本年度的顾客总数 / 上年度的顾客总数；
顾客消费率（spending rate，SR）= 顾客总消费额 / 顾客总数；
变动成本（variable cost，VC）= 产品成本 + 服务管理费用 + 信用卡成本等；
获得成本（acquisition cost，AC）= 本年度广告、促销费用 / 本年度顾客总数；
净利润（gross profit，GP）= 总收入 – 总成本；
贴现率（discount rate，DR）= [1 +（风险系数×银行利率）]n ；
利润净现值（net present value profit，NPV）= GP / DR ；
累积NPV = 特定时间内每年NPV 的总和；
顾客终身价值（LTV）= 累积NPV / 顾客总数。
而对于游戏行业来说：
生命周期（Life Time，LT）：一个用户从第1次到最后1次参与游戏之间的时间段，一般按月计算平均值；
用户平均收入（ARPU）：活跃用户对游戏产生的平均收入。即ARPU = 总收入/总活跃用户；
用户终生价值（Life Time Value，LTV）：用户在生命周期内为该游戏创造的收入总计，可以看成是一个ARPU 值的长期累计。即LTV = ARPUxLT。
对于绝大多数商业行为而言，要正确理解你与顾客关系的LTV，需要考虑以下因素。

5. 电子签名的实现方式主要有哪几种

电子签名的实现方式有：文档电子签名软件和使用数字证书对Word文档进行数字签名。

文档电子签名软件是一种电子盖章和文档安全系统，可以实现电子盖章(即数字签名)、文档加密、签名者身份验证等多项功能。对于签名者的身份确认、文档内容的完整性和签名不可抵赖性等问题的解决具有重要作用。使用数字证书对Word文档进行数字签名，保证签名者的签名信息和被签名的文档不被非法篡改。签名者可以在签名时对文档签署意见，数字签名同样可以保证此意见不被篡改。

6. LTV是什么意思

LTV：用户终身价值(life time value)。

LTV是在一定时间内，某一客户可能为企业带来的利润额. 顾客终身价值是指企业在获得新顾客后的一段时间内，每一位顾客的平均利润净现值。

(6)ltv算法扩展阅读：

作用：

1、对比各日（或各批次）新注册用户的质量，为日后导入做决策依据（所有会影响导入用户质量的因素（如导入时间、渠道、地域等），都可以通过LTV评估）。

2、通过曲线异常分析游戏问题并解决，各批次玩家的曲线大体趋势应一致。

3、观测及预估用户的成本回收情况，如难以收回成本则考虑回炉大改或放弃。

4、作为控制用户导入成本的依据（我觉得这是扯淡：这批导入用户的LTV值低，所以下次降低单人导入成本？那么下次的用户质量会比这批更低，继而导致LTV更低。如果降低导入成本，而LTV值能保持不变的话，确实会提高盈利，但是这是不可能的。另外，导入成本因导入渠道、地域等众多条件而异，这些条件都会导致其LTV不同。因此LTV不能作为控制用户导入成本的依据）。

7. ltv值每个月都在升高，怎么分析

当RT附近发生火情时，RT温度升高，由题意可知其电阻值变小，热敏电阻的分压减小，输入端A处为高电势，非门的输出端Y为低电势，蜂鸣器响报警，A错误B正确；要使报警器在更高温度时才报警，就是温度稍高时，RT处阻值稍小，但A处为低电势，即R1分担。

8. 手游LTV怎么计算

TalkingData数据咨询总监王巍演讲：如何为移动游戏设计benchmark指标 留存率还有这样的概念，用第七日留存作为例子，第七日留存现在市面上有两种算法：第一种算法是把所有的人加在一起，七日留存用户除以首日用户得到的比例。

9. 常用的数据分析方法有哪些

常用的列了九种供参考:

一、公式拆解

所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

10. 互联网大数据有哪些好处

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。