预测分析

在MyTracker中预测分析是一套高级分析工具，可扩展对应用程序受众的了解，利用《来自未来》的数据丰富事实和已收集到的信息。

不同指标的预测、评分、事件相关性、用户质量评估等 — 所有这些都是预测分析的工具，其中重要的工具之一是财务指标的预测。了解关键指标的预测后，您将能够快速对应用程序的开发做出明智的决策，而无需等待实际证据的积累。例如，您可以及时关闭效率较低的渠道，或者重新分配预算，这意味着降低费用并吸引更多有支付能力的用户。

如何运作

预测分析依据跟踪器所收集的大量数据进行工作。通过几组预测模型的组合，根据新收集的信息对其进行持续更新和培训（学习）,以确保预测的准确性。

通常，可以将来自MyTracker的预测分析可分为以下阶段:

1. 收集数据。 内置的SDK会收集有关您应用程序的统计信息。所收集数据的量越大，预测准确性就越高。
2. 模型培训。 按照为模型设定的原则，该应用程序的所有用户都被分成单独的组。模型分析每组的历史数据，并计算出未来预测所需的系数。培训时间取决于预测模型的分组。
3. 模型的使用。 模型培训完成后，MyTracker就开始创建预测。每天，所有进入的流量都会被细分成小组，并对每个组单独创建预测。在安装应用程序后的前8天内，根据收到的新数据每24小时对预测进行优化和重写。在第9天，给出最后的第8个预测，并记录每个小组的预测结果。因此，您可以在用户安装应用程序后第二天查看预测，并逐日分析更准确的数据。

用户生命周期的前8天非常重要，对于营销策略的决定具有很强的指示性（例如，进一步购买流量）。因此，前8天内随着数据的流入，我们会更新预测，并创建第9天的最终预测。

4. 预测评估。 把预测与实际收集的数据进行比较非常重要。为此，MyTracker会记录每个单独的预测，当积累的数据量超过预测范围时，您可以将实际值与预测值对比(例如，08月23日针对在2月22日安装应用程序的群组进行了《LTV 6m》与《LTV预测 6m》对比)。评估结果将使您确信，根据预测所做出的决定是正确的，您可以放心地继续在工作中使用它们。如果预测与实际结果存在较大偏差，请联系MyTracker支持团队  — 我们将认真地研究每种情况，并改善预测模型。

预测模型

MyTracker预测基于几组预测模型的组合。通常，这些模型可以分为三组:

• 第一组模型，在用户安装应用程序后第二天已经可以显示出较好的预测。也就是说，这组模型所需要少量的当前数据。如果应用程序有某些《历史记录》，该组模型将显示更准确的预测。
• 第二组模型，只有基于大量的当前数据量，才能做出较好的预测。
• 第三组模型，基于大量的《历史记录》数据，可以做出准确的预测。

任何预测都基于上述三组模型的组合。这种混合模型在安装应用程序后第一天就可做出预测，可以处理少量数据，并仅对30天的历史记录进行准确的预测。