分析留存衰减的方法有几种

时间衰减算法介绍时间衰减算法是一种常用于数据处理和分析的技术，它充分考虑了时间因素在数据权重中的影响。

在许多现实场景中，随着时间的推移，数据的重要性逐渐减少，时间衰减算法就是为了解决此类问题而设计的。

本文将深入探讨时间衰减算法的原理、应用和优缺点。

原理时间衰减算法的基本原理是将时间因素作为一个衰减因子，用于降低数据的权重。

随着时间的推移，数据的权重会逐渐减小，使得旧数据的影响逐渐减弱，而新数据的影响逐渐增强。

如何计算衰减因子的大小是时间衰减算法的关键。

应用场景时间衰减算法可以应用在很多不同的领域，以下是一些常见的应用场景：推荐系统在推荐系统中，根据用户的历史行为和兴趣，系统需要生成个性化的推荐结果。

然而，过去的行为不一定能够准确反映用户的当前兴趣。

通过使用时间衰减算法，可以更好地反映用户的最新兴趣，提供更准确的推荐结果。

搜索引擎搜索引擎在返回搜索结果时，往往会考虑搜索关键词与网页的匹配度、网页的相关性和网页的权重等因素。

然而，搜索结果的相关性和权重可能随着时间发生变化。

使用时间衰减算法，可以更好地反映最新的相关性和权重，提高搜索结果的准确性。

舆情分析舆情分析是对公众舆论进行监测和分析的一种技术。

在舆情分析中，对于过去一段时间内的舆情数据，使用时间衰减算法可以更好地反映最新的舆情趋势，帮助决策者及时了解和回应社会关切的问题。

时间衰减因子的计算时间衰减因子的计算通常使用指数衰减函数。

常见的指数衰减函数有以下几种：线性衰减线性衰减是一种简单直接的衰减方式。

衰减因子随时间线性递减，衰减速率恒定。

线性衰减的计算公式为：decay_factor = 1 - decay_rate * (current_time - start_time)，其中decay_rate是衰减速率，current_time是当前时间，start_time是数据的生成时间。

指数衰减指数衰减是一种更常用的衰减方式。

衰减因子随时间指数递减，初始衰减速率较快，后期递减速率逐渐减小。

如何准确的计算并提高APP用户留存作为一个开发者或运营者，提高APP用户的留存率是非常重要的，因为用户留存率不仅关乎用户体验，也直接影响到APP的盈利能力和发展前景。

以下是一些准确计算并提高APP用户留存率的方法，供参考：
一、计算APP用户留存率
1.留存率定义：
留存率是指在一些时间段内仍然活跃使用APP的用户比例。

常见的留存率指标有1日留存率、7日留存率、30日留存率等。

2.计算方法：
计算留存率需要先定义一个时间段，例如1天、7天或30天，然后统计该时间段内所有新用户中，有多少用户在该时间段结束后仍然活跃使用APP。

留存率计算公式如下：
留存率=（一些时间段内仍然活跃的用户数/初始用户数）*100%
留存率的计算依赖于用户的活跃数据，可以通过用户的登录记录、使用时长记录等方式进行数据收集。

也可以通过第三方数据分析工具获取用户的留存率数据。

二、提高APP用户留存率
1.提供优质的用户体验：
用户体验是留存率的核心。

通过提供简洁易用的界面、流畅的操作、快速的加载速度等优质的用户体验，可以增加用户使用APP的乐趣，并促使用户长期使用。

GrowingIO的用户留存曲线这是一个常见的留存曲线，我们把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。

其中振荡期的优化空间最大，将振荡期引起用户流失的问题解决（引导页/核心功能优化），可以有效的提升其他两个时期的用户留存率。

优化振荡期后的留存效果曲线图变化4 用户留存分析流程第一步：分组用户留存分析的第一步是按照不同的（时间/渠道/行为等）维度进行用户分组。

比如我们在对用户留存率进行日常的数据分析时，通常是按照单个自然日进行分组，然后对任意时间段内获取到的新用户在留存率上的表现做出个报表。

某社区类app的用户留存情况解读上图是某社区类APP按照用户的获取日期进行了一个用户留存情况的分组。

从图中可以看到具体每一天的用户留存表现情况。

比如在6月28日这天获得的用户，一天后留存率27.8%，两天后留存率是13.5%，三天后留存率是11.3%。

如果想深度地挖掘哪里出了问题才导致这款社区型app的次日留存率这么低，只有这种图是不够的，我们还需要进一步地分析用户行为分析。

第二步：对比运营想通过对用户留存率的数据分析找到优化方案和检验运营策略效果，最核心分析的方法是根据用户行为进行分组的比较，因为绝对的数值在大多数场合下是没有意义的，只有通过在不同维度之间做数据的比较分析，能帮助运营找到数据变化的原因。

比如对于百度贴吧客户端来说想验证看贴对新用户的留存效果，则可以对同样是来自A渠道的新用户进行（有使用看贴/未使用看贴）行为分组比较。

通过比较可以知道使用过看贴功能的新用户和非使用过该功能的新用户，在三日留存率上相差50%以上（说明看贴对新用户留存用正向促进作用）。

新用户看贴和不看贴的三日留存率比较如果进一步的进行分组留存率分析的话，可以是对在看贴功能内浏览了3篇贴子的新用户和仅浏览1篇贴子的新用户进行分析，看他们在留存率上的差异表现，要是浏览3篇贴子的用户留存率大于1篇贴子的留存率，那么下一步则需要加强内容质量的把关，提升看的功能的PV/UV的百分比。

常见数据分析模型——留存分析在用户行为领域，通过数据分析方法的科学应用，经过理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律。

基于此帮助企业实现多维交叉分析，帮助企业建立快速反应、适应变化的敏捷商业智能决策。

结合近期的思考与学习，将为大家陆续介绍不同针对用户行为的分析模型。

本文主要介绍用户留存分析。

据某第三方平台近期调研结果显示，在金融创业领域，2013 年一家互联网金融创业公司的投资获客成本区间为300 –500 元，而2016 年则涨为1000 – 3000 元；在电商领域，新用户的获取成本，是维护一个老用户的3 倍到10 倍……如今，高居不下的获客成本让互联网、移动互联网创业者们遭遇新的“天花板”，甚至陷入“纳不起”新客的窘境。

而花费极高成本所获取的客户，可能仅打开一次APP、或完成一次交易，就流白白流失。

随着市场饱和度上升，绝大多数企业亟待解决如何增加客户黏性，延长每一个客户的生命周期价值。

因此，留存分析分析模型备受青睐。

一、什么是留存分析留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。

这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

留存分析可以帮助回答以下问题：•一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为？如支付订单等；•某个社交产品改进了新注册用户的引导流程，期待改善用户注册后的参与程度，如何验证？•想判断某项产品改动是否奏效，如新增了一个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月？二、为什么要做留存分析，直接看活跃用户百分比不行吗？对此疑惑，答案显然是，当然不行！如果产品目前处于快速增长阶段，很有可能新用户中的活跃用户数增长掩盖了老用户活跃度的变化。

按初始行为时间分组的留存分析可以消除用户增长对用户参与数据带来的影响。

通过留存分析，你可以将用户按照注册时间分段查看，得出类似如下结论：“三月份改版前，该月注册的用户7 天留存只有15%；但是四月份改版后，该月注册的用户7 天留存提高到了20%。

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，用公式法分解一、对比分析对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。

比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。

对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。

下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。

三、A/B t e s tA/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。

A/Btest的流程如下：（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。

（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。

（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。

（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。

（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。

流程图如下：四、象限分析通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。

留存率的⼏种主流计算⽅法（转） 讨论关于渠道对于产品评级标准的时候，发现渠道在制定评级数据指标时，对于留存的释义很少会考虑的周全，⽽作为CP，上线测试调试数据的时候，如果没有理解指标的真正含义，⽽是⼀味的追寻达到这个标准，往往弄巧成拙，把⾃⼰绕进去。

因此笔者在这⾥分享下⽬前对于留存率计算的⼏种主流⽅法。

留存率的计算⽅式是以下三个维度的组合合集：新增和活跃账号和设备第X⽇和X⽇内是的你没有看错，留存率的定义有⼋种⽅式，分别是：新增账号第X⽇：某⽇新增的账号中，在新增⽇后第X⽇有登录⾏为记为留存新增账号X⽇内：某⽇新增的账号中，在新增⽇后的X⽇内有登录⾏为记为留存新增设备第X⽇：某⽇新增的设备中，在新增⽇后第X⽇有登录⾏为记为留存新增设备X⽇内：某⽇新增的设备中，在新增⽇后的X⽇内有登录⾏为记为留存活跃账号第X⽇：某⽇活跃的账号中，在新增⽇后第X⽇有登录⾏为记为留存活跃账号X⽇内：某⽇活跃的账号中，在新增⽇后的X⽇内有登录⾏为记为留存活跃设备第X⽇：某⽇活跃的设备中，在新增⽇后第X⽇有登录⾏为记为留存活跃设备X⽇内：某⽇活跃的设备中，在新增⽇后的X⽇内有登录⾏为记为留存(请不要提达到⼀定条件才算留存，⽐如登录时长，任务完成度之类，这些还没蒙吗?从定义来看，不难理解，那么从数据表现来看，每种留存有何区别呢? 由于对于X⽇内有登录记为留存的计算⽅式往往将留存率的数据显得不可信，因此在这⾥不做过深⼊的讨论，如果有兴趣可以在做数据分析的时候追踪试试，出现80%以上的留存率都不⾜为奇(内测期间100%都可能出现)。

因此这种计算留存的⽅式已经基本没有⼈在⽤，这⾥我们只讨论第X⽇有登录⾏为记为留存。

⾸先锁定某⼀天为第⼀天，追踪这⼀天以后的数据变化对应留存率：可以看出，以新增和活跃为维度的统计标准差别很⼤，但对于账号和设备的维度统计差别并不⼤，基本⼀致。

第⼀，为何新增账号和新增设备的留存率差距并不⼤? 在某些情况下，新增账号和设备是相等的。

游戏数据分析留存率分析留存率是一个非常关键的指标，对于任何一个游戏开发公司或者运营商来说都非常重要。

留存率是指用户在某段时间内继续使用一款游戏的比例。

通过分析留存率，可以了解到游戏的用户活跃度和用户忠诚度，从而对游戏的运营策略进行调整和优化。

为了进行游戏数据的留存率分析，首先需要收集游戏的用户数据。

用户数据可以从游戏的服务器端获取，包括用户的注册信息、登录信息、游戏时长、游戏等级等。

这些用户数据对于分析留存率非常重要，因为留存率是根据用户的登录行为来计算的。

在进行留存率分析之前，首先需要定义留存的时间周期。

通常情况下，我们将用户的留存周期定为7天、30天和90天三个时间段，这样可以看到不同时间段内的用户留存情况。

一般来说，留存率分析可以按照以下步骤进行：1. 确定数据分析的目标：在进行留存率分析之前，首先需要明确分析的目标是什么。

是想了解游戏的整体留存情况，还是想对不同用户群体的留存情况进行分析？2. 收集用户数据：根据分析的目标，收集相应的用户数据。

可以从游戏的服务器端获取用户的注册信息、登录信息、游戏时长等相关数据。

3. 计算留存率：根据收集到的用户数据，计算每个时间段内的留存率。

留存率的计算公式是：留存率= 留存用户数 / 新增用户数。

4. 分析留存率变化：通过比较不同时间段内的留存率，可以了解到游戏的用户留存状态。

如果留存率较高，说明游戏的用户群体较为活跃，并且对游戏比较满意；如果留存率较低，说明游戏存在一定的问题，需要进行相应的优化和改进。

5. 探索留存率下降的原因：如果发现留存率出现下降，就需要进一步探索留存率下降的原因。

可能是因为游戏内容不够吸引人，用户体验不佳，或者竞争对手推出了相似的游戏等原因。

通过分析留存率下降的原因，可以采取相应的措施来提高留存率。

总结：游戏数据分析留存率分析是游戏运营和开发中非常关键的一环。

通过分析留存率，可以了解到游戏的用户活跃度和用户忠诚度，从。

留存分析报告引言留存分析是一种用来衡量用户参与度和粘性的方法。

通过分析用户在特定时间内的留存率，可以了解用户对产品的黏着度。

本报告将对产品的留存情况进行分析，以便了解用户的留存率和活跃度，并提出相关的建议。

数据概述本次留存分析使用的数据是某产品的用户留存数据，包含从用户注册开始至某个特定时间范围内的留存情况。

数据包括用户注册时间、首次登录时间和用户在每个后续时间点的登录情况。

方法留存率是衡量用户留存程度的指标，它表示在一段时间内仍然留存于产品的用户占总用户数的比例。

留存率的计算公式为：留存率 = 留存用户数 / 注册用户数本次留存分析主要使用了以下几个指标来衡量留存情况：1.第一天的留存率：表示用户在注册后的第一天继续使用产品的比例。

2.第N天的留存率：表示在注册后N天继续使用产品的比例。

3.累计留存率：表示在注册后的第一天至第N天内继续使用产品的比例。

分析结果根据留存数据进行分析，得出以下结论：1.第一天的留存率为XX%：这表明用户在注册后的第一天对产品的兴趣相对较高，但仍有部分用户在第一天就流失。

建议针对第一天的用户体验进行优化，以提高用户的留存率。

2.第N天的留存率逐渐下降：从第二天开始，用户的留存率逐渐下降，说明产品的粘性需要进一步提升。

建议通过推出新的功能或者优化现有功能来提高用户的参与度。

3.累计留存率随时间增长而稳定：从整体趋势来看，累计留存率随着时间的增长而趋于稳定。

这表明在用户注册后的一段时间内，产品的留存率较为稳定。

建议在此基础上进一步分析不同用户群体的留存情况，以便寻找更加精确的改进方案。

结论与建议在分析完留存数据后，我们可以得出以下结论和建议：1.优化第一天的用户体验：改善首次用户的使用体验，提供更加直观、简单和易用的导航界面。

同时，引导用户进行必要的操作，增加用户对产品的了解和认可，降低第一天的流失率。

2.提升产品的吸引力：推出新的功能或者优化现有功能，提高产品的互动性和用户参与度。

剩余寿命评估模型
剩余寿命评估模型是一种预测设备或系统在未来某一时间点的剩余使用寿命的模型。

这种模型通常基于设备的运行历史数据和性能退化数据，通过分析设备的性能退化趋势和磨损情况，预测设备的剩余使用寿命。

具体来说，剩余寿命评估模型可以根据设备的关键性能指标，如温度、压力、振动等，进行分析和建模。

这些指标可以反映设备的运行状态和健康状况，进而预测设备的剩余使用寿命。

一种常见的剩余寿命评估方法是基于退化曲线的分析。

退化曲线显示了设备性能随时间的变化趋势，通过分析退化曲线的斜率和截距，可以估计设备的剩余使用寿命。

另一种方法是基于阈值的评估，即通过分析设备的运行数据，判断其是否超过了预设的阈值，进而判断设备的剩余使用寿命。

在建立剩余寿命评估模型时，需要收集设备的运行历史数据和性能退化数据，并进行数据清洗和预处理。

然后，可以选择适当的算法和模型进行训练和预测，例如支持向量机、神经网络、回归分析等。

最后，需要对模型的预测结果进行评估和验证，以确保模型的准确性和可靠性。

总之，剩余寿命评估模型是一种重要的设备健康管理工具，可以帮助维护人员提前发现设备的潜在问题，并采取相应的维护措施，从而提高设备的可靠性和安全性。

游戏数据分析留存率分析在游戏开发和运营过程中，了解和分析玩家的留存率是非常重要的。

留存率是衡量玩家对游戏的黏性和忠诚度的指标，对改善游戏体验、增加用户粘性和提高游戏收入都具有重要意义。

本文将介绍游戏数据分析中的留存率分析方法和案例。

留存率是指在一定时间范围内，玩家继续留在游戏中的比例。

常用的留存率包括第一天留存率、第三天留存率、第七天留存率等。

第一天留存率指的是玩家在第一天登录游戏后，第二天继续登录游戏的比例；第三天留存率指的是玩家在第一天登录游戏后，第四天继续登录游戏的比例；第七天留存率指的是玩家在第一天登录游戏后，第八天继续登录游戏的比例。

留存率分析能够帮助游戏开发者和运营者更好地了解玩家的行为和需求，有针对性地进行游戏改进和用户运营。

以下是通过留存率分析可以得出的一些结论：1. 核心用户的留存率较高：通过留存率分析，可以发现某些类型的玩家更容易产生长期留存，这些玩家通常是游戏的核心用户。

了解核心用户的特点和喜好，可以针对性地为他们提供更好的游戏体验和服务，来增加他们的留存率。

2. 新用户留存率较低：根据留存率分析可以发现，新用户的留存率通常较低。

这是因为新用户对游戏的了解和体验还不够完整，对游戏的吸引力和价值还没有深刻认知。

因此，针对新用户的引导和培养工作非常重要。

可以通过提供引人入胜的游戏教程、奖励新用户等方式，提高新用户的留存率。

3. 特定事件影响留存率：留存率分析还可以帮助发现特定事件对玩家留存率的影响。

例如，游戏中的节日活动、新版本更新等，这些事件往往会吸引更多玩家继续留在游戏中。

通过对事件的分析和评估，可以根据玩家的反馈和需求来进行相应的游戏策划和推广，提高留存率。

留存率分析需要借助游戏数据分析的工具和技术。

常用的游戏数据分析工具包括Google Analytics、Flurry Analytics、Unity Analytics 等。

这些工具可以提供详细的玩家数据和行为分析，包括留存率、用户流失、付费转化率等指标。

如何使用数据分析提高客户留存率随着互联网的快速发展和科技的不断进步，客户是企业最为重要的资产之一。

针对客户留存率的问题，企业应该采取数据分析的方法，判断客户的需求、兴趣和习惯，进而制定营销策略并提高客户满意度，增加客户忠诚度。

一、数据收集数据收集是提高客户留存率的第一步。

企业应该充分了解客户，收集相关的数据，比如客户的个人信息、购买记录、咨询记录、投诉记录等等。

可以通过邮件、短信、社交媒体、在线调查、客服记录等方式来收集数据。

二、数据预处理收集到的数据需要进行预处理，将数据进行清洗和转换，使其符合分析的需求。

需要注意的是，数据预处理需要考虑到数据的准确性、完整性以及数量，在数据预处理中，需要使用数据清洗工具，如python的Pandas等。

三、数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中提取有意义的信息的过程。

在进行数据挖掘时，需要界定目标，组织数据，使用数据挖掘工具，如Python的Scikit-Learn、R语言中的ggplot2等。

常用的数据挖掘方法有聚类分析、分类分析、关联分析、时间序列分析等。

四、制定针对性营销策略基于挖掘出来的数据结果，企业需要制定针对性的营销策略，以提高客户留存率。

比如，根据客户的购买历史，将商品根据客户购买频率分级销售。

对有购买记录的顾客进行营销，特别是购买频率不高的顾客，例如推出优惠券、打折促销、礼品等。

根据客户的投诉记录，对投诉达到一定次数的客户进行问询以解决客户的问题。

五、增加客户满意度提高客户留存率，关键在于提高客户满意度。

企业应该关注客户的感受和反馈，通过客户服务、售后服务等方式增加客户满意度，增强忠诚度。

除此之外，企业还可以通过不断改进产品品质，提高服务品质等方式，提高客户满意度。

六、总结数据分析可以帮助企业全面了解客户，提高客户留存率，增强客户忠诚度。

要提高客户留存率，需要深入挖掘数据，制定针对性的营销策略，增加客户满意度。

企业需要时刻关注客户的需求，整合内部资源，提供完善的售后服务，营造可持续发展的经营环境。

员工留存率的计算公式员工留存率是企业人力资源管理中一个非常重要的指标，它能够反映出企业在留住员工方面的表现。

那员工留存率到底怎么计算呢？咱们先来说说员工留存率的基本计算公式。

一般来说，常用的有两种计算方法。

第一种是：员工留存率 = （期末在职员工数÷期初员工总数）×100% 。

比如说，年初公司有 100 个员工，到年底的时候还有 80 个在职，那留存率就是（80÷100）× 100% = 80% 。

第二种是：员工留存率 = 1 - （期间离职员工数÷期初员工总数）×100% 。

假设还是年初 100 人，这一年里离职了 20 人，那留存率就是 1 - （20÷100）× 100% = 80% 。

这两种计算方法本质上是一样的，就是从不同的角度去看员工的留存情况。

我曾经在一家小公司工作过，就碰到过员工留存率的问题。

那时候公司刚起步，各方面条件都不算太好。

老板整天愁眉苦脸的，为啥？因为人员流动太快啦！记得有一次，新招进来一批员工，满怀激情地开始工作。

可没过几个月，就陆陆续续有人离开。

老板着急啊，让我们人事部赶紧想办法算一算留存率，看看问题到底有多严重。

我们按照公式仔细一核算，发现留存率低得可怜，才 50% 左右。

这可把老板吓坏了，赶紧召集大家开会讨论。

我们分析来分析去，发现主要问题出在工作压力太大，工资待遇又一般，而且公司的管理也比较混乱。

大家每天忙得晕头转向，却感觉不到自己的付出有什么回报。

后来，老板痛定思痛，决定采取一系列措施。

首先，合理调整了工作安排，减轻了大家的负担。

然后，给表现好的员工提高了工资和福利。

还专门请了专业的管理人员来优化公司的流程和制度。

经过一段时间的努力，情况慢慢有了好转。

再次计算员工留存率的时候，发现已经提高到了 70% 多。

虽然还不是特别理想，但已经是很大的进步啦。

所以说，员工留存率这个指标可不仅仅是个数字，它背后反映的是公司的很多问题。

循环衰减率循环衰减率是指某对象在一定时间内循环使用后所遭受的损耗率。

在许多实物的生产、使用、更新等过程中，循环衰减率都是一个重要的概念。

下面就从几个方面分步骤阐述循环衰减率的相关知识。

一、循环衰减率的定义循环衰减率是指某对象在循环使用过程中，由于受到温度、湿度、压力、时间等环境和因素的影响而导致质量和性能降低的速率。

它通常可以用衰减速率来衡量，一般情况下，它是一个非常小的数量级，比如1年衰减1%。

二、计算循环衰减率计算循环衰减率需要考虑多个因素，但是可以简单地归纳为以下几个步骤：1.确定起始值和结束值：循环衰减率的计算需要线性拟合多个数据点，所以首先需要选择多个样本数据作为计算依据。

2.进行回归分析：回归分析通常使用线性回归拟合的方法，计算衰减率的公式为：R=（y2 - y1）/（x2 - x1）3.计算衰减率：计算公式为：r= 1 - （y2/y1）^(1/n),其中n 为回归数据点的数量。

三、循环衰减率的应用循环衰减率在许多实物的生产、使用、更新等过程中都有着非常广泛的应用，其中包括：1.生产质量控制：通过计算循环衰减率，可以有效地控制产品的生产质量。

生产控制人员可以根据循环衰减率的大小，判断出哪些产品的质量不够理想，提出改进方案，以提高产品的质量性能。

2.产品更新换代：循环衰减率可以用来衡量产品的寿命，根据衰减率的大小，可以预测产品的使用寿命和更新换代的时间。

3.研发设计：循环衰减率还可以用于研发设计新产品时的可靠性分析和评估，为产品的设计和研发提供参考和指导。

综上所述，循环衰减率在许多领域都有着非常广泛的应用，对于提高产品的质量和性能、延长产品的使用寿命等方面具有重要的作用。

因此，我们应该认真学习和应用循环衰减率相关知识，加强产品质量控制，提高我国产品的质量水平。

5张数据分析表（四）：留存用户统计的4个方向诸葛君说：留存用户统计的目的在于找出用户生命周期特征以及留存/流失的原因，从而设计提升用户留存的解决方案。

本文用1张图表概括了留存用户统计的4个方向，帮助运营人员建立留存用户统计规则。

一、留存用户分析需要统计哪些内容？为什么要做用户留存分析？留存分析的目的在于看出用户在产品内的生命周期，也就是从新增到流失，一共要几天。

留存用户分析要考虑4个维度：新增用户阶段时间内的留存情况：某日新增用户在新增后的一段时间内，每天使用产品的人数变化；某渠道/活动用户阶段时间内的留存情况：细分某个渠道或者因某次活动转化的新增用户，在一段时间内的留存情况；活跃用户的留存变化情况：以活跃用户标准计算用户留存情况，例如活跃标准为每日使用20分钟以上，那么例如1月1日满足活跃标准的用户在后续一段时间内以活跃标准为判断维度，统计用户留存情况；关键行为访问留存：产生过关键行为，如查看过某个页面、连续签到5天、获得某项奖励等关键行为的用户，在后续阶段时间内的留存变化情况。

需要注意的是，除了“活跃用户人数”是以活跃条件作为统计维度，其他3项的留存标准是用户在阶段时间内产生任意访问行为即可满足条件。

综上，针对留存用户的统计，诸葛io做了一张表格，功通过诸葛io数据驱动教练公众号回复“004”即可获得完整excel表格。

二、留存用户分析有哪些方法？留存用户分析可以通过3种方法观察留存变化情况，并找到其中存在的问题：1.单日用户阶段时间内留存变化曲线通过统计某日新增、活跃或产生特殊行为、满足特定条件的用户在未来一段时间内的留存用户变化曲线，总结用户从新增到流失的时间周期，并找到留存率明显下降的关键环节。

同时，通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化，发现提升用户留存率的影响因素，例如领取过优惠券的用户留存率比没有领取优惠券的用户留存率更高。

按照上述思路，留存用户分析可以针对不同群组用户建立留存曲线，观察不同特征用户的留存情况，从而找出影响因素。

如何通过数据分析，提升用户留存进入互联网下半场，互联网流量竞争愈发激烈。

如何才能突出重围，实现用户和收入增长？这个过程中，留存至关重要。

今天主要通过具体的用户案例，来教同学们如何解读留存数据，构建留存分析框架，有效地做到用户运营，提高用户留存率。

一、为什么要关注留存留存，顾名思义，就是用户在我们的网站或者App中留下来，持续使用的意思。

常见的留存指标有次日留存、七日留存率、次周留存率等等，表示目标用户在一段时间后回访产品或回到产品中完成某个行为的比例。

如果产品不能留住用户，我们的产品就像一个镂空的篮子，倒入的水越多流失的也越多，这意味着我们的产品是无法实现可持续增长的。

想要实现产品的可持续增长，用户的留存就是非常重要的一个指标。

留存对活跃用户增长有长期影响，在这里我们具体模拟一个产品增长状况。

假设一个产品每周获取一百个新用户，新用户的次周留存率在60%。

比如说，对比每周用户的次周留存率的绝对值减少3%和1%，即本周留存率60%，下周留存率为57%，以此类推。

每周的活跃用户构成是本周新用户和之前每周留存下来的老用户。

经过29周后，绝对值减少3%中的之前留存老用户基本上就衰减为0 ，而绝对值减少1%中可以看到最早获取的用户仍有部分能在29周后留下来。

对比两种情况，它们的拉新量一致，留存率仅有2% 绝对值的区别，但是29 周之后，用户的量的比例为1：2。

通过这个例子就比较为形象的说明了，留存率对于活跃用户量增长的重要性。

二、留存分析框架在进行留存分析的时候，我们更多时候要学会做问题拆解，把「提升留存」这样一个大目标拆解为一个个小的可执行的目标，我们就可以通过产品优化、运营调整等等方式来实现用户留存提升。

在我们常见的留存曲线中，通常会根据用户的旅程划分出不同的留存阶段。

短期阶段，我们主要关注用户激活，在这个阶段中，我们需要让用户迅速低成本地感受到产品的核心价值，快速达到"aha moment"（惊喜时刻）。