1、前言：本篇目的在于介绍一种数据预测方式，帮助大家在遇到实际业务需求时找到解决方案！如有不清晰之处，欢迎指正探讨~
假定你的老板，给你这样一个任务，你是否知道怎么解决？老板：小丽，做一个日活预测，看看按照当前策略增量情况下，到年底我们的日活是否能达到400万？如果你对这个问题，不知道如何下手，那么本篇内容，将对你有所帮助~
2、解决方案：
DAU=新用户活跃用户数+老用户活跃用户数（下文的预测，仅介绍对于增量部分的日活预测，存量用户需要考虑时间衰减因素，相较更为复杂，不在本次分享讨论范围）
第2日活跃用户数=第2日新增用户数+第1日留存用户数（其中：第1日留存用户数=第1日新增用户数*第1日留存率）
第3日活跃用户数=第3日新增用户数+第2日留存用户数+第1日留存用户数（其中：第2日留存用户数=第2日新增用户数*第2日留存率）
....以此类推
第30日活跃用户数=第30日新增用户数+第29日留存用户数+第28日留存用户数+第27日留存用户数...+第1日留存用户数（其中：第2日留存用户数=第2日新增用户数*第2日留存率）
设：DAU(n)为第n天的日活，A(n)为第n天的新增，R（n-1)为第n-1天的留存率。则：DAU(n)=A(n)+A(n-1)R(n-1)+A(n-2)R(n-2)+... ...+A(1)R(1)
假设每日的新增用户数是一个固定值，那么基于上面的公式，唯一需要确定的变量则是第1日-第n日，每日的留存率。
留存率怎么求？
大部分产品的留存衰减曲线，基本都是符合幂函数曲线。我们可以通过幂函数来近似拟合留存率的衰减曲线，也就可以顺利的预估出日活模型中需要的留存之和。
案例：假设现在7月1日，我们现有数据如下，第1日留存率、第7日留存率、第14日留存率、第30日留存率，需要我们预测到今年底的日活数据。(下发截图数据，为作者整理的虚拟数据，不代表任意业务数据）
解：
第一步：在excel借助散点图，用已有数据，绘制一个幂函数曲线，得到公式：y = 0.3325x-0.36,其中R的平方=0.9976，一般来说R的平方超过60%，这个结果可以用，越接近1，其结果也越与真实情况接近。因为7月1日-12月31日，相距183天，留存率预测超过50天，其实第≥50日的留存率，可以简单采用一个恒定的值，如下图是模拟的一个处理过程。
第二步：假设每日新增用户数固定是100000，现在我们可以通过每日留存率，来预测每日活跃用户数。每日留存率*每日新增用户数=每日活跃用户数（下文的预测，仅介绍对于增量部分的日活预测，存量用户需要考虑时间衰减因素，相较更为复杂，不在本次分享讨论范围）以下是操作执行的细节：
表单解释：横坐标第1行，是7月1日-12月31日，每天的日期，第二行是第N天，7月1日-12月31日是183天，因此是1-183，第3行是上一步我们预测出来的每日留存率，将它填充到这个sheet表单即可。D4=C4*D3、E4=C4*E3、....，一直算到第183天后的月活，即GD4=C4*GD3，最后我们将第183天的活跃用户数=第183天新增用户数+（1-182天的留存用户数），计算得出的结果就是第183天的日活了，如下图是对应执行细节图：
