写出游戏数据指标的公式
时间: 2023-11-11 22:07:07 浏览: 48
游戏数据指标有很多种,下面列举几个常见的指标以及对应的公式:
1. 日活跃用户数(DAU):指在一天内至少登录一次游戏的独立用户数。
公式:DAU = 日活跃用户数
2. 月活跃用户数(MAU):指在一个月内至少登录一次游戏的独立用户数。
公式:MAU = 月活跃用户数
3. 留存率(Retention Rate):指用户在一定时间内仍然继续使用游戏的比例。
公式:留存率 = (第n天仍然使用游戏的用户数 / 第n天总的用户数) * 100%
4. 收入(Revenue):指游戏产生的总收入。
公式:收入 = 单价 * 数量
5. 平均每用户收入(ARPU):指每个用户产生的平均收入。
公式:ARPU = 总收入 / 总用户数
6. 平均每付费用户收入(ARPPU):指每个付费用户产生的平均收入。
公式:ARPPU = 总收入 / 付费用户数
7. 付费率(Conversion Rate):指游戏中付费用户占总用户数的比例。
公式:付费率 = 付费用户数 / 总用户数 * 100%
8. 成本每安装量(CPI):指游戏每获得一个新用户所花费的成本。
公式:CPI = 广告费用 / 安装量
相关问题
用Python程序写出求DMI指标
好的,我可以为您编写一个Python函数来计算DMI指标。DMI指标是一种技术分析指标,用于评估趋势强度和方向。
首先,我们需要计算出来True Range(TR)、+DI和-DI指标,然后再根据公式计算出DMI指标。
以下是Python代码,可以帮助您计算DMI指标:
```python
import pandas as pd
def calculate_dmi(data, period=14):
# 计算True Range(TR)
data['h_l'] = abs(data['High'] - data['Low'])
data['h_pc'] = abs(data['High'] - data['Close'].shift(1))
data['l_pc'] = abs(data['Low'] - data['Close'].shift(1))
data['TR'] = data[['h_l', 'h_pc', 'l_pc']].max(axis=1)
# 计算+DI和-DI指标
data['+DM'] = (data['High'] - data['High'].shift(1)).apply(lambda x: x if x > 0 else 0)
data['-DM'] = (data['Low'].shift(1) - data['Low']).apply(lambda x: x if x > 0 else 0)
data['TR_14'] = data['TR'].rolling(window=period).sum()
data['+DM_14'] = data['+DM'].rolling(window=period).sum()
data['-DM_14'] = data['-DM'].rolling(window=period).sum()
data['+DI_14'] = (data['+DM_14'] / data['TR_14']) * 100
data['-DI_14'] = (data['-DM_14'] / data['TR_14']) * 100
# 计算ADX指标
data['DX'] = ((data['+DI_14'] - data['-DI_14']).abs() / (data['+DI_14'] + data['-DI_14'])) * 100
data['ADX'] = data['DX'].rolling(window=period).mean()
# 计算DMI指标
data['DMI'] = (data['ADX'] / 100) * data['DX']
return data[['Date', 'DMI']]
```
这个函数需要一个包含日期、最高价、最低价和收盘价的数据框(dataframe)作为输入,同时还可以指定计算DMI指标所需要的时间窗口(period)。
函数返回一个数据框,其中包含日期和DMI指标。
希望这个函数能帮助您计算DMI指标。如果您有任何疑问,请随时问我!
请写出有监督数据的分词任务的评价指标公式,给出正确情况和错误情况的详细说明。
有监督数据的分词任务的评价指标公式通常采用 Precision、Recall、F1-score 这三个指标。
Precision 表示预测结果中真正正确的比例,即正确分词的数量与总分词数量的比值,计算公式为:
Precision = 正确分词的数量 / 预测分词的数量
Recall 表示预测结果中真正正确的比例,即正确分词的数量与总正确分词数量的比值,计算公式为:
Recall = 正确分词的数量 / 总正确分词数量
F1-score 是 Precision 和 Recall 的调和平均数,计算公式为:
F1-score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)
其中,正确分词的数量指的是预测分词结果与标准答案完全一致的分词数量,总分词数量指的是预测分词结果的总数量,总正确分词数量指的是标准答案的总分词数量。
正确情况:预测分词结果与标准答案完全一致。
错误情况:预测分词结果与标准答案不完全一致,或者预测结果中有多余的分词或漏掉的分词。
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