python获取留存曲线的幂函数系数并计算生命周期LT

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已于 2022-04-22 14:14:58 修改 · 2k 阅读

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#python #幂函数

于 2021-03-22 20:02:50 首次发布

本文介绍如何使用Python获取APP留存曲线的幂函数系数，并通过这些系数估算生命周期（LT）。输入数据包括日期、渠道、留存天数及留存率。除了使用lnx和lny的线性拟合，还探讨了非线性最小二乘法求解系数，这种方法与Excel求解结果一致，R^2值更高。

APP的LT预估模型及LTV/ROI计算https://blog.youkuaiyun.com/ISIS7Protessional/article/details/114410214

输入数据为：日期、渠道、第几日留存(x_value)、第几日留存率(y_value)【若拟合app整体留存曲线，则去掉渠道字段】

输出数据为：日期、渠道、a、b、lt【同上】

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
import pandas as pd
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import math
import datetime


def lnhandle(x):
    return math.log(x)


def attenuation_coefficient2(fields_avg, result_average):
    x = np.array(list(map(lnhandle