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如何利用数学模型进行市场分析？市场分析涉及到大量的数据和复杂的市场趋势分析。
有时人们很难在这么浩瀚的数据中找到趋势和规律。
为了更好的了解市场，并制定明智的决策，人们逐渐引入数学模型进行市场分析。
数学模型可以分析市场趋势、确定未来的市场变化，并预测市场变化对公司的影响。
下面列举几个如何利用数学模型进行市场分析的方法。
一、利用线性回归模型线性回归模型是最常用的数学模型。
它可以帮助分析市场趋势和预测未来市场的发展。
该模型需要统计数据，并以一条直线来描述这些数据的关系。
比如，我们可以收集一定期间的销售数据，然后使用线性回归模型将这些数据转换为一个函数。
这个函数会给我们提供关于市场变化的信息，我们可以通过增加数据点来完善这个模型。
这种方法可以帮助我们预测未来的销售趋势，并根据这个趋势来制定市场营销策略。
二、利用非线性回归模型非线性回归模型针对不能使用单一方程进行建模的数据而设计。
在市场分析中，比如我们可以选择一个带有周期性的产业。
我们可以采集一个周期的数据，然后使用非线性回归模型来构建周期函数。
三、利用传染病模型传染病模型是一种非常有用的数学模型。
它可以预测疾病对人口的影响，还可以预测市场的势头和市场趋势。
在市场分析中，这种模型可以用来预测市场需求的增长和衰退。
我们可以使用传染病模型来分析市场上不同产品的互相影响，以及预测出现的趋势，并根据这些趋势来规划市场营销策略。
四、通过时间序列模型来分析市场量价关系时间序列模型在市场分析中是一种非常有效的工具。
我们可以使用时间序列来分析市场上不同产品的量价关系，从而了解产品的变化，制定营销计划。
同时，时间序列模型还可以帮助我们掌握市场的周期性趋势，为未来的营销活动做好准备。
五、利用神经网络模型进行市场分析神经网络模型是一种生物学模型，也是市场分析中一种常用的模型。
这种模型可以用来分析市场需求和供应的动态变化，并根据市场趋势来预测未来市场的需求。
在市场分析中，可以使用神经网络模型预测消费者对不同品牌和产品的价格和营销策略的反应，以及预测出现的趋势。
马尔科夫链在电商市场预测中的应用马尔科夫链是一种描述状态转移的数学模型，它可以用来预测未来的状态。
在电商市场中，利用马尔科夫链进行市场预测是一种有效的方法。
本文将介绍马尔科夫链的基本概念，探讨如何利用马尔科夫链进行电商市场预测，并且分析其优势和局限性。
马尔科夫链的基本概念马尔科夫链是一种随机过程，它具有马尔科夫性质，即未来的状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。
马尔科夫链可以用状态空间和转移概率矩阵来描述。
状态空间包括系统所有可能的状态，转移概率矩阵描述了状态之间的转移概率。
通过状态空间和转移概率矩阵，可以确定马尔科夫链的特性和性质。
利用马尔科夫链进行电商市场预测在电商市场中，利用马尔科夫链进行预测可以通过以下步骤实现：1. 状态空间的定义：首先，需要定义电商市场可能的状态，比如用户购买商品、浏览商品、加入购物车等。
这些状态构成了状态空间。
2. 转移概率的计算：接下来，可以通过历史数据计算状态之间的转移概率。
比如，用户浏览商品后购买的概率、加入购物车后购买的概率等。
这些转移概率构成了转移概率矩阵。
3. 预测未来状态：有了状态空间和转移概率矩阵，就可以利用马尔科夫链进行未来状态的预测。
通过当前状态和转移概率矩阵，可以计算出未来状态的概率分布，从而进行市场预测。
马尔科夫链在电商市场预测中的优势利用马尔科夫链进行电商市场预测具有以下优势：1. 考虑了状态之间的关联性：马尔科夫链考虑了状态之间的关联性，可以更准确地描述市场的状态转移过程。
2. 基于历史数据：马尔科夫链的预测建立在历史数据的基础上，可以充分利用已有的信息进行市场预测。
3. 灵活性：马尔科夫链可以根据实际情况进行调整和优化，适应不同的市场环境和需求。
马尔科夫链在电商市场预测中的局限性然而，马尔科夫链在电商市场预测中也存在一些局限性：1. 对历史数据要求高：马尔科夫链的预测建立在历史数据的基础上，对历史数据的质量和数量要求较高。
2. 假设简化：马尔科夫链假设未来状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关，这在某些情况下可能不符合实际情况。
使用数学建模技术预测市场趋势的有效方法在当今信息爆炸的时代，市场趋势的预测对于企业和投资者来说至关重要。
然而，市场的不确定性和复杂性使得准确预测市场走势成为一项极具挑战性的任务。
幸运的是，数学建模技术为我们提供了一种有效的方法来解决这个问题。
本文将探讨使用数学建模技术预测市场趋势的有效方法，并介绍其中一些常用的数学模型。
首先，我们来看看时间序列分析。
时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，通过对过去的数据进行统计和分析，来预测未来的市场趋势。
该方法基于一个关键假设，即未来的市场行为会受到过去的市场行为的影响。
时间序列分析可以帮助我们发现市场的周期性和趋势性，并据此进行预测。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
其次，我们来看看回归分析。
回归分析是一种通过建立数学模型来描述变量之间关系的方法。
在市场预测中，回归分析可以帮助我们确定市场走势与其他因素之间的关系。
例如，我们可以建立一个回归模型来分析市场走势与经济指标、利率、政策等因素之间的关系。
通过对这些因素的分析，我们可以预测市场的未来走势。
回归分析在金融领域广泛应用，被认为是一种有效的市场预测方法。
除了时间序列分析和回归分析，还有一些其他常用的数学模型可以用于市场趋势的预测。
例如，神经网络模型是一种模拟人脑神经系统工作原理的数学模型，可以通过学习和训练来预测市场走势。
神经网络模型具有很强的自适应能力，能够从大量的数据中学习并发现隐藏的规律。
此外，支持向量机模型和遗传算法等也被广泛应用于市场预测领域。
尽管数学建模技术在市场预测中具有很大的潜力，但也存在一些挑战和限制。
首先，市场行为受到多种因素的影响，包括经济、政治、社会等因素，这使得建立准确的数学模型变得困难。
其次，市场的不确定性和变动性使得预测结果可能存在误差。
最后，数学模型需要大量的历史数据进行训练和验证，而市场行为的变化可能导致模型的失效。
为了提高市场趋势预测的准确性，我们可以采用以下几种方法。
svd迭代模型的模式预测产品释用方法SVD（奇异值分解）是一种矩阵分解技术，可以用于预测用户和产品之间的相似度，拓展推荐系统等。
以下是SVD迭代模型的模式预测产品释用方法：
1.数据准备：从历史交易记录或用户反馈数据中收集产品、用户和评分数据。
2.数据清洗：清除无效或重复的数据，并将数据转换成矩阵形式。
3.拆分矩阵：将数据矩阵分解成三个部分：用户矩阵、评分矩阵和产品矩阵。
4.选择模型：选择合适的模型进行预测，如基于离线模型、在线模型等。
5.训练模型：根据历史数据来训练模型，确定模型参数，优化模型预测效果。
6.预测评分：给定一个用户和一个产品，计算用户向量和产品向量之间的相似度，预测用户对产品的评分。
7.评估模型：计算模型的预测效果、召回率、精确率等指标，以确定模型的精度和解释性。
8.上线部署：将模型应用到实际业务场景中，进行模型调整和扩展，优化模型的预测识别能力。
通过以上步骤，可以快速、准确地预测用户对产品的偏好，提高产品销量和用户满意度。
产品管理数学模型产品线宽度:也可叫产品组合的宽度，是指在产品组合中包含的产品线的多少。
产品线越多，产品组合越宽，产品线的宽度越大；产品线深度：又称产品组合的深度，是指每条产品线包含的产品项目的多少。
包含的产品项目越多，产品线的深度就越深；产品线关联度：是各产品线在最终用途、生产条件、分销渠道和其他方面相关联的程度。
产品溢价能力：产品溢价 = 产品价格 - 同品质产品的市场平均价格。
新产品接受度：新产品投放速率：新产品投放速率 = 产品导入期的长度 / 产品预计整个生命周期的长度；产品导入期的长度≈产品步入正常返单、销售之前的时间长度（目标市场覆盖率为50%）；产品预计生命周期的长度≈预计的产品更新换代用时。
新产品投放速率 =产品步入正常返单、销售之前的时间长度（目标市场覆盖率为50%） /预计的产品更新换代用时。
产品铺货率（目标市场覆盖率）：产品铺货率数量指标 = 正常销售专卖店数 / 全部目标市场店数；产品返单率：产品单店返单率 = 产品本期销售额 - （本期上样专卖店数量*上样平均金额）/ 上样专卖店数量 - 本期上样专卖店数量。
目标销售额完成率：目标销售额完成率 = 计划销售额 / 实际完成销售额。
目标市场份额达成率：目标市场份额达成率 = 该产品销售额 / 同期该品类产品总销售金额。
特价产品促销带动率：特价产品促销带动率 = 特价产品销售带来的消费者购买正价产品销售额 / 总销售额。
单位广告费用增销率：单位广告费用增销率 = 广告期内增加的销售金额 / 广告总投入。
产品在市时间长度：产品在市时间长度 = 导入期的时间长度 + 成长期的时间长度 + 成熟期的时间长度 + 衰退期的时间长度 + 由于产品二次推广带来的时间长度。
渠道置换成本分析：渠道置换成本 = 重新调整装修费用 + 更换饰品费用 + 更换广告宣传费用 + 呆滞样品处理费用 + 人员培训费用。
对未来不确定的事情进行预测的数学知识
为了预测未来的事情，我们需要使用数学知识中的一些工具和方法。
以下是一些常用的数学方法：
1. 概率：概率是一个计算事件发生可能性的数学方法。
我们可以
使用概率来预测某个事件发生的可能性。
例如，如果我们知道某个事
件发生的历史数据，我们可以使用概率来预测未来可能的事件发生。
2. 回归分析：回归分析是一种用来预测变量之间关系的数学方法。
例如，如果我们想预测未来销售额的增长，我们可以使用回归分析来
建立一个数学模型，根据过去的销售数据预测未来销售额的增长趋势。
3. 时间序列分析：时间序列分析是一种用来预测未来趋势的数学
方法。
例如，如果我们想预测未来一段时间内某个商品的需求量，我
们可以使用时间序列分析建立一个数学模型，根据过去的需求数据预
测未来的需求趋势。
4. 随机过程：随机过程是一种用来描述随机事件发生的数学方法。
例如，如果我们想预测未来天气状况，我们可以使用随机过程建立一
个数学模型，预测未来天气的可能性。
总之，预测未来的事情需要使用各种数学知识和方法，而以上提
到的概率、回归分析、时间序列分析和随机过程是其中常用的数学方
法之一。
数学建模预测类模型
数学建模预测类模型是一种采用数学模型的预测技术，可以通过对现有的数据进行建模、分析和推断，来预测未来的潜在发展情况。
这种技术的主要应用领域有金融、经济、市场预测、风险评估、贸易分析和营销策略等。
数学建模预测类模型的基本思想是利用现有的数据建立一个模型，来表示一种潜在的发展情况，以便预测未来发展趋势。
这种技术比较灵活，可用于很多不同的问题。
首先，我们需要确定所要求的模型建模形式。
有些模型可以采用统计方法，例如回归分析、相关分析等，有些模型可以采用数学优化方法，如对偶理论、回归分析、支配集理论等，还有些模型可以采用模糊逻辑、分类规则、神经网络等，具体选择哪种形式要根据实际情况而定。
其次，建立数学建模预测类模型是需要考虑的一个重要因素是数据的质量。
通常来说，模型的准确性取决于所使用的数据是否足够准确和完整。
因此，在建立模型之前，必须首先确定数据的收集与准备方式，确保数据的准确性和完整性。
最后，模型建立完毕后，还需要进行模型检验，以评估模型的预测准确性和可靠性。
一般来说，可以采取两种方法来进行模型检验：使用已有数据进行模型训练和验证，或使用未来的数据来测试模型的准确性。
如果模型具有较高的准确性，则可以放心使用该模型进行未来的预测。
综上所述，数学建模预测类模型是一种采用数学模型分析已有数据，预测未来发展趋势的技术。
为了有效地使用现有数据建立准确的数学模型，在建立模型之前，需要确定模型的建模形式，同时保证数据的准确性和完整性；建立完毕模型后，还要进行模型检验，以评估模型的准确性和可靠性。
希望通过本文的介绍，能够帮助读者更好地理解数学建模预测类模型，并熟练地应用它们。
预测未来两年变化的数学模型随着科技的飞速发展和数据的不断积累，数学模型在预测未来变化方面扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨一种可以用来预测未来两年变化的数学模型，并分析其应用领域和优势。
我们需要了解数学模型的基本概念。
数学模型是对现实世界中的问题进行抽象和描述的一种工具。
通过建立数学模型，我们可以通过数学方法和技巧来解决现实问题，预测未来的变化趋势。
在预测未来两年的变化方面，一种常用的数学模型是时间序列分析模型。
时间序列分析模型是一种基于历史数据的统计方法，通过分析过去的数据来预测未来的变化。
它适用于某个变量随时间变化的情况，比如股市指数、气温、销售量等。
时间序列分析模型的核心是对数据进行分析和建模。
首先，我们需要收集相关的历史数据，并对其进行预处理。
预处理包括去除异常值、平滑数据、处理缺失值等。
然后，我们可以使用不同的模型方法来拟合数据，比如移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
通过对数据进行拟合，我们可以得到一个预测模型。
接下来，我们可以使用建立的预测模型来预测未来两年的变化趋势。
预测模型可以根据历史数据的规律来预测未来的变化，帮助我们做出合理的决策。
例如，我们可以使用时间序列分析模型来预测未来两年的销售量，从而制定合适的生产计划和市场策略。
又或者，我们可以使用时间序列分析模型来预测未来两年的股市指数，从而指导我们的投资决策。
时间序列分析模型在预测未来变化方面具有许多优势。
首先，它能够从历史数据中发现规律和趋势，有助于我们理解变化的原因和机制。
其次，它可以提供可靠的预测结果，帮助我们做出有根据的决策。
此外，时间序列分析模型还可以通过不断更新和调整来改进预测准确性，适应不同的变化情况。
除了时间序列分析模型，还有许多其他的数学模型可以用来预测未来两年的变化。
例如，回归分析模型可以用来预测某个变量与其他变量之间的关系，帮助我们理解变量之间的相互作用。
神经网络模型可以模拟人类的学习和记忆能力，帮助我们发现隐藏在数据背后的规律。
预测市场需求的模型和技术应用一、引言在当今竞争激烈的市场环境下，企业需要不断提升市场敏感度和反应速度，以及更精准地预测市场需求，以满足消费者的多样化需求。
因此，建立一套可靠的预测市场需求的模型和技术应用愈加重要。
本文将介绍预测市场需求的模型和技术应用，并探讨其在不同领域中的实际应用。
二、预测市场需求的模型1.时间序列分析模型时间序列分析模型是一种基于历史数据对未来趋势进行预测的模型。
该模型主要有下列3种方法：- 移动平均法：通过前一天或前几天的销售数据来预测未来的销量，以适应瞬息万变的市场需求，尤其适用于季节性产品；- 指数平滑法：通过对历史数据进行加权平均的方式，对未来销售情况进行推测。
该模型适用于快速变化的市场环境；- 自回归模型：此方法是预测未来销售数据的常用方法，通过对销售数据的一阶（一度）或二阶（二次）自回归，进行推测分析。
2.因素分析模型因素分析模型是根据一定的假设来分析不同影响因素对市场的影响程度，并将这些因素的权重逐一加入到模型计算中，进行市场需求的预测。
因素分析模型主要分为3种：- 常规线性回归：基于对“自变量”（放在X轴上）与“因变量”（放在Y轴上）的线性回归分析，计算出斜率和截距等参数，进行市场预测；- ARIMA模型：是传统的时间序列分析模型，可以同时处理趋势、周期和随机事件产生的影响；- 神经网络模型：是一种非线性模型，它可以通过处理大量的数据进行模型训练，以达到更好的预测效果。
三、预测市场需求的技术应用1.电商行业电商行业是最早将预测市场需求模型应用于实际业务的行业。
通过数据挖掘、人工智能等技术，对用户的购买行为进行分析，形成用户画像、购买路径等数据图像，进而预测市场需求，精准地进行产品推荐。
2.物流行业以快递行业为代表的物流行业，也是依托预测市场需求的模型和技术，实现了高效精准的配送服务。
物流企业通过对用户需求的大数据分析，优化物流运输方案，实现“时效达、准确率高”的服务。
这个数学模型可以预测未来的趋势。
原题：这个数学模型可以预测未来的趋势这份文档旨在讨论一个数学模型，该模型可以用来预测未来的趋势。
以下是对这个数学模型的介绍和应用。
1. 介绍该数学模型是基于某种算法和数学公式构建的，旨在通过分析过去的数据来预测未来的趋势。
它可以用于各种领域，包括经济学、市场预测、环境科学等。
该模型的准确性会受到多种因素的影响，包括数据质量、模型选择和预测的时间跨度等。
2. 应用案例该数学模型已经在许多领域中得到了广泛应用。
以下是一些展示了该模型的应用案例。
2.1 经济学通过分析历史经济数据，可以使用这个数学模型来预测未来的经济趋势。
它可以帮助经济学家和政策制定者做出决策，以应对可能发生的经济波动和变化。
2.2 市场预测股票市场、房地产市场和商品市场等都存在着波动和不确定性。
这个数学模型可以用来预测这些市场的未来趋势，帮助投资者和交易员做出明智的决策。
2.3 环境科学在环境科学领域，该数学模型可用于预测气候变化、自然资源利用和环境污染等方面的趋势。
这有助于制定环境保护政策和可持续发展战略。
3. 注意事项尽管该数学模型在许多领域中被广泛应用，但也需要注意其局限性和不确定性。
以下是一些需要考虑的注意事项。
- 数据质量: 该模型的预测准确性高度依赖于所使用的数据质量。
如果数据不准确或有误差，模型的预测结果可能不够可靠。
- 模型选择: 存在多种不同的数学模型可以用来预测未来趋势。
选择合适的模型对于预测准确性至关重要。
- 时间跨度: 预测未来趋势的时间跨度会影响模型的准确性。
长期预测往往有更大的不确定性。
结论这个数学模型是一个有用的工具，可以在许多领域中用来预测未来的趋势。
然而，对于任何预测模型，都需要谨慎对待，考虑到数据质量、模型选择和预测时间跨度等因素，以获得更准确的结果。
趋势如下：
左边是留存趋势图，右边是一个衰减幂函数的图像，大家是不是看这两个趋势有些相似，是的留存率的趋势就是遵循幂函数的规律，不同的是我们看到的留存率趋势图都是取自变量 x >=1之后的数据，因为留存率的统计都是1日（周、月）之后的整数。
任何留存率的趋势都是一个幂函数
所以说一个产品的留存率由两个参数 a 和 b 决定，那我们进一步探究 a 和 b 的规律。
1. a 是幂函数下降的起点值，在留存率趋势来说就是我们常说的次日（周、月）留存率，下面我们以 C 来代表这个值。
2. b 是幂指数衰减的趋势，代表留存率的衰减速度，我们以 R 来代表这个值。
C 值和 R 值的计算，一般有两种方法，一种是通过拟合算法得来，另外一种是通过幂函数模型反算出来；拟合算出来的准确度更高，并且可以算出拟合误差，不过拟合出来的 C 值和次日（周、月）留存率会有微小的差异，同时计算的复杂度稍微大一些；第二种通过模型反算比较简单，很适合表格公式操作，为了简单方便我一般都用第二种算法，给大家介绍一下反算的方法：
用 C1,C2,C3,…Cn 来表示 1,2,3,…n 日（周、月）的留存率：
C =C1
R = average( log2(C2/C1),log3(C3/C1),…,logn(Cn/C1) )
回到我们上面举例子的产品，根据已知的留存数据，我们通过模型计算出来这款产品留存的趋势模型是：
留存率= 43.7x^{-0.53307}，（其中C=43.7,R=-0.53307）
在实际使用过程中，通过已有几日（周、月）的留存数据，按照模型就可以反算出 C 值和 R 值，从而推算出将来几日（周、月）的留存率数据。
这里很多童鞋可能会问，我的产品留存率趋势不是按照这个模型衰减的，我的回答是产品的留存衰减一定是满足衰减幂函数模型的，如果你的产品衰减不遵循这个模型，一定是产品中掺杂了很多非正常的噪声，这个时候你就要高度警惕了。
我之前见过一些产品就因为渠道刷量、刷回访造成产品留存违背模型的情况，这个时候你就需要问责渠道了。
用这个模型除了可以监控渠道异常之外还可以通过短期的数据来预测长期的留存成本，快速监控渠道质量。
下面我们来通过几张图来看看 C 和 R 这两个参数对留存率的影响，用另一款产品来说明:
1. R值对留存率的影响
上图左边是一个标准的幂函数随着幂指数变化的趋势图，从图中可以看到，幂指数alpha越接近0（越大），幂函数衰减的速度越慢；幂指数越小，幂函数衰减的速度越快；右边的图片是一个实际产品的数据，假设通过不断优化产品，让 R 值从 -0.825 提升到 -0.525 的趋势，从图上看出，当幂指数提升到-0.525的时候，第6日的留存率提升了5个百分点以上。
因此要提高留存率，一定要努力
提高 R 值。
2. C值对留存率的影响
C 值代表留存的起点，从图中可以看出 C 值越高，以后各日（周，月）的留存值也会更大，这也就是我们常说的出身决定未来啊O(∩_∩)O哈哈~
上面的内容比较烧脑啊，很多数学公式，我本不想故作高深，但是为了把模型说明白，只能这样。
数学不好的童鞋们，也不用关注太多公式的事情，只需要知道一件事情产品的留存率满足数学规律并和两个参数相关，一个是次日（周，月）的留存，一个是留存的衰减趋势，改善产品留存就努力改善这两个参数。
说到这里可能很多童鞋会问，我产品的 C 值和 R 值到底是好是坏了，这个没有一个统一的结论，因为产品解决的需求不一样，新增用户规模不一样，没有统一的标准。
不过对于一个刚上线的纯移动互联网产品，用户规模不大的情况下，如果 C 值低于35, R 值小于-0.6的话，就要警惕产品是否有问题了。
产品的黏度指标
黏度指标对产品是很关键的指标，它说明了用户使用产品的频次，我们通常用MAU/DAU（MAU=月活，DAU=日活）来定义产品的黏度指标，这个比值代表用户回访的天数（几天会用一次产品），当MAU/DAU=1的话说明这款产品用户每天都用；为了更方便理解，这个指标也可以这样计算DAU/MAU * 30 ,这个指标代表用户一个月会用几次产品，下面是两个产品的实际数据：
产品1的用户一个月会用2.6次，产品2的用户一个月会用5次，是产品1的一倍，说明产品2比产品1更有黏度。
对于游戏或者社交类产品的MAU/DAU一般都会小于5，如果一款游戏产品MAU/DAU 大于5的话，这款游戏的盈利能力就会有问题，工具类产品这个值也不能超过10，小于7基本是比较合理的。
理解活跃用户（Active User）
前面这么烧脑的研究留存率的规律和黏度的指标，其实都是为了下面真正探究一个产品活跃用户的规律。
很多人最关注的往往就是产品的日活，它代表一个产品活跃用户的总量，也通常是很多产品的终级KPI。
因此理解日活的规律是合理制定KPI，并找到可达目标方案最有效的办法。
DAU(MAU) = 当日（月）新增 + 累计历史日（月）留存
我们以MAU来简单说明，以上面举例的一个产品的留存数据为基础，假设该产品每月新增100个
用户，MAU的累计图如下：
从图上大家可以看到柱状同色用户量的衰减和留存率的衰减是一致的。
从活跃用户的构成上来看，除了新增用户之外，活跃用户的另外一部分是由历史留存用户构成，而历史留存用户由留存率决定。
为了进一步说明活跃用户和留存率的关系，我们还是拿上图的产品，如果留存模型中的 R 值
变化，MAU会有什么样的影响：
从图中可以看出，从相同的起点开始， R =-0.625的产品比 R =-0.825，在第7个月的时候总活跃用户多了8%，如果时间更久的话，差距会更大，足见R对长期活跃用户的影响是非常大的。
预测你产品的DAU
DAU是大家最关注的宏观指标，是很多产品的KPI，所以如何科学合理的制定DAU 的目标是非常关键的。
预测DAU其实也不难，按照下面3个公式就可以完成预测：
1. 预测DAU = 预测MAU / 预测（MAU/DAU）
2. 预测MAU = 预测当月新增 + SUM(历史月留存)
3. 历史月留存 = 历史月新增 * 历史月到预测当月的留存预测值
历史月到预测当月的留存预测值是通过留存率模型中 C 值和 R 值来计算的。
从上面的公式可以看到，预测DAU的关键控制指标为以下四个：
1. C 值次月留存率
2. R 值月留存衰减趋势
3. MAU/DAU
4. 月新增（MNU）
如果用数学公式表达的话，
DAU = f(C,R,MAU/DAU, MNU)
通过上面的公式可以向后预测多月之后的DAU值，比如说年初要设定年末的DAU目标，根据产品现在的模型参数，预计改善的产品参数目标和新增用户目标，准确预测DAU，预测DAU满足预期目标之后，再反过来就可以得到要实现的产品模型参数，形成分解目标。
有了分解的目标，最终完成整体目标的可能性就高多了。
预测的方法上面已经说清楚了，用下面的几张表格说明具体计算的过程，我们根据2015年10月份到2月份的产品数据来预测2016年4-6月份的DAU数据：
1. 根据现有的留存数据计算留存率参数
黄色部分就是根据现有数据估算的 C 值和 R 值，绿色部分是根据留存率模型估算的往后的留存率数据。
2. 设定预计导入的新增用户，并根据估算留存率数据，计算逐月的留存用户
a.设定预计导入的新增用户如下：
b.依次计算逐月的留存率
c.逐月计算月留存用户
如图中可以看到，为了计算16年6月的MAU，需要把这之前的所有月份（2015年10月到2016年5月）到2016年6月份留存下的用户全计算出来。
3. 累计历史留存用户，计算MAU
图中黄色是16年6月份的MAU，从图中公式可以看出它是历史所有月留存用户和当月的新增用户之和。
4. 以往MAU/DAU均值作为 MAU/DAU的预测值
5. 依据估算MAU值，MAU/DAU，计算DAU
图中黄色部分为计算出来的DAU，后面并根据实际值，计算了估算误差，经过多次验证，这个模型估算的误差较小，不会超过10%，如果没有大幅的数据波动，一般都会在5%以内。
在用这个模型的时候大家，可以通过调整参数，预测指定时间的DAU，办法就是调整产品的参数和新增用户量达成DAU目标，从而反得出产品控制参数。
警惕DAU这个虚荣指标
前面讲过DAU往往是大家最关注的宏观指标，也是很多产品的KPI，但是DAU是个绝对值指标，根本反应不了产品的实际状况，反而这个指标往往容易骗人，经常会给产品经理带来沾沾自喜的感觉，但是我想告诉大家的是，日活其实是个虚荣指标，如果你的产品没做好，再高的日活都是浮云。
由于DAU 是新增用户和历史留存用户之和，大量的新增很快会推高日活，导致日活不断增长，但是如果产品的留存数据不好，黏度指标不高的的话，历史留存用户的增量会越来越小，甚至成为负
增长，这时候你的产品日活主要是靠新增拉动，一旦新增降下来，日活将剧烈下降。
这套模型我想告诉大家的是产品的关键指标是留存和黏度参数，DAU可以是产品的整体目标，但是达成的手段是优化留存和黏度这些产品参数，如果没有这些数据的提升，导入再多的新增也没
有用，会全部流失掉。
这篇文章理论性比较强，涉及到一些数学模型，很多童鞋如果没有实战过的话不一定能完全掌握，大家在阅读或实际运用过程中如果有问题可以随时找我沟通。
DAU预测模型文件下载：
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人人官方链接: /s/1ge6CveF 密码: wxxc
作者：李建刚，路况电台创始人兼CEO
链接：https:///p/20760624
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