游戏几个常见的统计指标

1:LTV

英文:Life Time Value

中文直译:用户生命周期价值 / 用户终身价值

LTV的计算方式上压根不需要关心用户的 life time(用户生命周期)

举个栗子:(这里例子有参考其它博文,感谢分享)

从简单开始,以一天的新增用户为对象,计算LTV7

1月1日新增了100个用户

不管这100个用户在未来7天流失了几个;

不管这100个用户有几个花钱;

不管这100个用户哪个花的多,哪个花的少;

只看这100个用户在这7天内一共花了1000块钱。那么LTV7就是10块钱。

 

以此类推,就可以得出LTV14, LTV30 …

为了说明一段时间的LTV,我们再举个复杂的栗子:

1月1日新增了100个用户,1月2日新增了200个用户,1月3日新增了300个用户。这3天总共新增了600个用户,这600个用户的LTV要怎么算?

下面这个图看着就比较直观了,多日就是单日的叠加。


 

比如:

1日的100个新增在未来7天一共花了150块钱;

2日的200个新增在未来7天一共花了400块钱;

3日的300个新增在未来7天一共花了900块钱;

那么1-3日的600个新增的 LTV7 = (150+400+900)/(100+200+300)= 2.41

 

未完待续。。。



 

### 常见系统性能指标 在IT领域,系统性能指标是用来衡量计算机系统、网络设备以及应用程序的表现的重要参数。这些指标能够帮助工程师诊断问题、优化资源配置并提高整体效率。以下是几个常见的性能指标及其含义: #### 1. 吞吐量 (Throughput) 吞吐量是指系统在单位时间内可以完成的任务数量,通常用于描述数据库或服务器的处理能力。对于数据库系统来说,这一指标常被称为每秒事务数(TPS, Transactions Per Second)。更高的TPS意味着更强的处理能力和更短的服务时间[^4]。 #### 2. 响应时间 (Response Time) 响应时间定义为从发出请求到接收到第一个字节的时间间隔。这是用户体验的一个重要方面;较短的响应时间会带来更好的客户满意度。需要注意的是,在低并发环境下,吞吐量与响应时间呈反比关系,但在高并发场景下则可能受到其他因素的影响[^4]。 #### 3. CPU 使用率 (CPU Utilization) CPU使用率表示处理器忙碌的程度相对于总可用周期的比例。持续过高的CPU利用率可能导致系统变慢甚至崩溃,因此监控此值有助于发现潜在瓶颈所在之处[^1]。 #### 4. 内存使用情况 (Memory Usage) 内存消耗也是评价一台机器健康状况的关键要素之一。如果物理RAM接近耗尽,则可能会触发交换空间操作从而显著降低速度。此外还需注意页面错误频率等细节信息以便进一步分析是否存在不足或者泄漏现象[^1]。 #### 5. 磁盘I/O 性能 (Disk I/O Performance) 磁盘读写速度直接影响着文件访问效率以及整个存储子系统的效能表现。当遇到大量随机访问模式时尤其如此——因为寻道时间和旋转延迟都会成为主要开销来源。可以通过平均队列长度、等待时间和服务时间等多个维度来进行全面考量。 #### 6. 网络带宽利用度 (Network Bandwidth Utilization) 现代分布式架构离不开高效的数据传输机制支撑,所以跟踪实际使用的流量水平至关重要。过高占比不但容易引发拥塞还会影响服务质量(QoS),进而波及其他关联组件正常运转状态[^1]。 ```python import psutil def get_system_metrics(): cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1) memory_info = psutil.virtual_memory() disk_io_counters = psutil.disk_io_counters(perdisk=False) metrics = { 'cpu_usage': cpu_usage, 'memory_used_percentage': memory_info.percent, 'read_count': disk_io_counters.read_count, 'write_bytes': disk_io_counters.write_bytes } return metrics print(get_system_metrics()) ``` 以上脚本展示了如何借助Python中的`psutil`库获取部分关键性能统计数据的例子。
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