业务经理和主管的增长模型
您不需要复杂的模型，也不需要先进的机器学习技术，就可以快速获得有关底线业务指标的高级概况和趋势。此处说明的概念不仅易于掌握，而且虽然具有较高的层次，但仍包含细粒度的效果。过去，当我与企业高管（尤其是财务人员）合作时，此处介绍的方法用于业务环境中，以评估其业务的整体健康状况以及新举措促进增长的短期和长期影响。。
该模型以Excel电子表格的形式提供，由四个主要参数驱动，如下所示。增长可以是收入，用户或任何其他基本指标。时间段是在评估广告活动的影响时以天为单位，或在评估新计划带来的收入增长时以月为单位。它通常涉及以下动态：
每个时间段都有新的增长，例如新用户。
它会随着时间的推移而累积：新用户成为常规用户，其中一些最终消失了-这可以纳入增长曲线。
行动和反应之间通常会有时间间隔：电视广告活动的效果可能会在一段时间后（不是立即）达到顶峰，并最终衰减。
您可以在电子表格中单独处理这些因素，甚至可以让您的数据科学团队单独跟踪它们：这些是模型组件。如果增长是由于一项以上的行动（例如多渠道广告）引起的，则您可能希望使用归因建模技术来分离不同的来源并避免重复计算：有关详细信息，请参见此处。当您接近市场饱和度时，某些参数可能会随着时间而变化，如果未更改广告系列和定位条件，则广告收益可能会随着时间的流逝而变慢：请参阅电子表格中的饱和度参数。最后，可以针对季节性或假日调整一些参数。
说明
两个主要列是A和B，分别表示时间和每个时间段的总收入。在每个时间段（E，F列等），由于广告工作而添加了新用户。它们会在几个时间段内显示（例如，第一批新用户的单元格E5至E23，对应于广告系列的第一天），并且该数量会随着时间呈指数衰减。
广告效果会受到一些侵蚀（饱和）：这就是E5> F6> G7等的原因。另外，收入被延迟：这解释了为什么列C和D不同。但是列C和D的总和是相同的。最后，损耗出现在B列中。
上表对应的增长曲线（X轴为时间段）
参量
选择参数以使增长曲线与实际数据（过去数据或训练数据）相匹配。然后，如电子表格中所示，为将来自动计算增长数字。您应与BI分析师或数据科学家合作，以确保所有数字和预测均正确无误。这些参数位于电子表格的“参数”选项卡中，您可以对其进行微调以自动调整图表。参数为：
饱和度：模拟随着时间推移广告效果下降的情况。
衰减：在一个时间段内完成的广告会在多个时间段内产生影响，并具有衰减效果。
损耗：在任何时间段内死亡的用户比例。
时滞：一栏（在特定时间段内完成的广告）产生的收入分布在多行中（有时间延迟）。  
提升指标的活动从周期1（电子表格中的第5行）开始。您可以在此处下载电子表格。另请参阅本文。对于更多的技术演示（拟合与物流配送生长曲线），看到一个SAS文章 在这里。我们的电子表格可以对各种增长情景进行建模，这比统计软件包中通常提供的更多。  
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