CN107038604A - 产品对象用户数的展示方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种产品对象用户数的展示方法和装置。该方法包括：获取从第一个时间段至第n个时间段目标产品对象在每个时间段新增加的用户数；获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率，第一用户数为目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，留存率指示第二用户数占第一用户数的比率，第二用户数为第一用户数中从第j个时间段持续至第i个时间段的用户数，1<i≤n，1≤j<i；根据留存率获取目标产品对象在第i个时间段的累计用户数；获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数；展示目标产品对象在第i个时间段的用户总数。本发明解决了相关技术根据人工经验预估产品对象的用户数，导致产品对象的用户数的展示结果不准确的技术问题。

Description

产品对象用户数的展示方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种产品对象用户数的展示方法和装置。

背景技术

目前，对于产品对象用户数的统计，一般是凭借产品销售人员的直觉和经验来实现的。但是，通过人员的直觉和经验估算产品对象用户数，受估算人员的主观因素影响较大，估算的误差难以控制。并且，产品对象用户数还会受到产品发布后所实施的运营动作、产品发布期间是否为节假日、以及产品发布期间是否为学生的考试季等因素的影响，无法准确预估产品对象用户数。

图1是根据现有技术的一种预估产品对象用户数的示意图，如图1所示，建立平面直角坐标系，坐标系的横坐标以月为单位，表示产品发布后的时间；纵坐标表示使用该产品的人数，坐标中的点，表示实际的产品对象用户数，曲线表示预估产品对象用户数。由图1可知，3月为学生的考试季，产品对象用户数较少，低于预估的数值；4月为假期，产品对象用户数较多，高于预估的数值，由此可知，预估的产品对象用户数误差与实际的产品对象用户数较大。

针对上述相关技术根据人工经验预估产品对象的用户数，导致产品对象的用户数的展示结果不准确的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种产品对象用户数的展示方法和装置，以至少解决相关技术根据人工经验预估产品对象的用户数，导致产品对象的用户数的展示结果不准确的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种产品对象用户数的展示方法，包括：获取从第一个时间段至第n个时间段目标产品对象在每个时间段新增加的用户数；获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率，其中，所述第一用户数为所述目标产品对象在所述第j个时间段新增加的用户数，所述留存率用于指示第二用户数占所述第一用户数的比率，所述第二用户数为所述第一用户数中从所述第j个时间段持续至所述第i个时间段的用户数，1<i≤n，1≤j<i，n为大于1的自然数；根据所述留存率获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数；获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数，其中，所述用户总数为所述目标产品对象在所述第i个时间段新增加的用户数与所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数的和；展示所述目标产品对象在所述第i个时间段的所述用户总数。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种产品对象用户数的展示装置，包括：第一获取单元，用于获取从第一个时间段至第n个时间段目标产品对象在每个时间段新增加的用户数；第二获取单元，用于获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率，其中，所述第一用户数为所述目标产品对象在所述第i个时间段新增加的用户数，所述留存率用于指示第二用户数占所述第一用户数的比率，所述第二用户数为所述第一用户数中从所述第i个时间段持续至所述第i个时间段的用户数，1<i≤n，1≤j<i，n为大于1的自然数；第三获取单元，用于根据所述留存率获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数；第四获取单元，用于获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数，其中，所述用户总数为所述目标产品对象在所述第i个时间段新增加的用户数与所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数的和；展示单元，用于展示所述目标产品对象在所述第i个时间段的所述用户总数。

在本发明实施例中，通过获取产品发布后的多个时间段内产品对象在每个时间段新增加的用户数，再获取每个时间段的新增用户的留存率，然后根据每个时间段的新增加的用户数以及每个时间段的留存率获取目标产品对象在每个时间段的累计用户数，然后再根据每个时间段新增加的用户数和每个时间段的累计用户之和得到目标产品对象在每个时间段的用户总数，最后将目标产品对象在每个时间段的用户总数进行展示，解决了相关技术根据人工经验预估产品对象的用户数，导致产品对象的用户数的展示结果不准确的技术问题，进而达到准确预估产品对象的用户数量的技术效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据现有技术的一种预估产品对象用户数的示意图；

图2是根据本发明实施例的产品对象用户数的展示方法的硬件环境的示意图；

图3是根据本发明实施例的一种可选的产品对象用户数的展示方法的流程图；

图4是根据本发明实施例的一种可选的留存率的幂函数曲线图一；

图5是根据本发明实施例的一种可选的留存率的幂函数曲线图二；

图6是根据本发明实施例的一种可选的基于新增留存率建模的APP活跃人数预测方法的流程图；

图7是根据本发明实施例的一种可选的产品对象用户数的展示装置的示意图；以及

图8是根据本发明实施例的一种终端的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种产品对象用户数的展示方法的方法实施例。

可选地，在本实施例中，上述产品对象用户数的展示方法可以应用于如图2所示的由服务器102和终端104所构成的硬件环境中。如图2所示，服务器102通过网络与终端104进行连接，上述网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网，终端104并不限定于PC、手机、平板电脑等。本发明实施例的产品对象用户数的展示方法可以由服务器102来执行，也可以由终端104来执行，还可以是由服务器102和终端104共同执行。其中，终端104执行本发明实施例的产品对象用户数的展示方法也可以是由安装在其上的客户端来执行。

图3是根据本发明实施例的一种可选的产品对象用户数的展示方法的流程图，如图3所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤S302，获取从第一个时间段至第n个时间段目标产品对象在每个时间段新增加的用户数；

步骤S304，获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率，其中，第一用户数为目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，留存率用于指示第二用户数占第一用户数的比率，第二用户数为第一用户数中从第j个时间段持续至第i个时间段的用户数，1<i≤n，1≤j<i，n为大于1的自然数；

步骤S306，根据留存率获取目标产品对象在第i个时间段的累计用户数；

步骤S308，获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数，其中，用户总数为目标产品对象在第i个时间段新增加的用户数与目标产品对象在第i个时间段的累计用户数的和；

步骤S310，展示目标产品对象在第i个时间段的用户总数。

通过上述步骤S302至步骤S310，获取产品发布后的多个时间段内，产品对象在每个时间段新增加的用户数，再获取每个时间段的新增用户的留存率，然后根据每个时间段的新增加的用户数，以及每个时间段的留存率获取目标产品对象在每个时间段的累计用户数，然后再根据每个时间段新增加的用户数和每个时间段的累计用户之和得到目标产品对象在每个时间段的用户总数，最后将目标产品对象在每个时间段的用户总数进行展示，解决了相关技术根据人工经验预估产品对象的用户数，导致产品对象的用户数的展示结果不准确的技术问题，进而达到准确预估产品对象的用户数量的技术效果。

在步骤S302提供的技术方案中，目标产品对象的用户数可以为在目标产品对象发布后使用该目标产品对象的用户的数量，其中，目标产品对象可以是一种应用APP，也可以是一种具体的产品，比如玩具等，此处本发明实施例对目标产品对象的类型不做具体限定。在第一个时间段至第n个时间段期间，共有n个时间段，每个时间段内可以有一部分曾经未使用目标产品对象的用户开始使用该目标产品对象，该部分在某一个时间段内第一次使用目标产品对象的用户人数即为目标产品对象在对应时间段的新增加的用户数，其中，本发明实施例中的时间段可以是一段时间，时间单元可以为日、周、月、年等。

需要说明的是，第一个时间段可以是指发布该目标产品对象的时间段，第n个时间段可以是发布目标产品对象后的时间段，例如，某产品发布的日期为1月1日，若以日为时间段，则第一个时间段即为1月1日，则第二个时间段为1月2日，第三个时间段为1月3日，以此类推，可以得到第n个时间段的日期。

在实际应用场景中，本发明实施例可以通过实时监测目标产品对象的使用用户的用户标识的方式来获取目标产品对象在任意时间段所增加的用户数，其中，用户的用户标识可以唯一标识一个用户，用户标识可以是电话号码，登录账号等。在目标产品对象发布之后，可以通过监测用户标识的个数来获取使用该目标产品对象的用户数，进一步地，还可以检测当前时间段相对于之前时间段所新增加的用户标识的个数来确定目标产品对象在当前时间段新增加的用户数。需要说明的是，本发明实施例还可以采用其他方法来获取目标产品对象在每个时间段的新增加的用户数，此处不再一一举例说明。

在步骤S304提供的技术方案中，第一用户数可以是目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，第二用户数可以是第一用户数从第j个时间段留存至第i个时间段的用户数，其中，第i个时间段可以是从第二个时间段至第n个时间段之间的任意一个时间段，第j个时间段可以是从第1个时间段至第i-1个时间段之间的任意时间段，也即1<i≤n，1≤j<i，n为大于1的自然数。第一用户数相对于第i个时间段的留存率可以是第二用户数所占第一用户数的比率，即第j个时间段新增加的用户数留存至第i个时间段的用户数所占的比率，其中，留存率应与时间段对应。例如，1月1日新增加的用户数为100人，以1月1日为第j个时间段，则第一用户数为100人；该第一用户数留存至1月2日的人数为90人，其中，1月2日为第二个时间段；该第一用户数留存至1月3日的人数为70人，其中，1月3日为第三个时间段；第一用户数相对于第二个时间段的留存率为90/100＝0.90；第一用户数相对于第三个时间段的留存率为70/100＝0.70。

需要说明的是，在任意时间段均可以新增加用户数，所新增加的用户数相对于该时间段之后的第一个时间段的留存率可以称为次留率，相对于该时间段之后的第二个时间段的留存率可以称为二留率，以此类推，相对于该时间段之后的第n个时间段的刘存钱可以称为n留率。还需要说明的是，针对任意时间段所新增加的用户数，其n留率可以相同，也就是说，留存率只与与当前时间段间隔的时间段个数有关，与当前时间段所新增加的用户数无关。

作为一种可选的实施例，获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率可以包括：根据历史留存率数据训练得到留存率模型，其中，留存率模型用于指示第一用户数相对于第j个时间段之后的每个时间段的留存率；按照留存率模型获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率。

具体地，统计目标产品对象发布后的第一用户数相对于第二个时间段及其之后的多个时间段的留存率作为历史留存率数据，再对该历史留存率数据进行训练，以得到留存率模型，其中，该个留存率模型可以指示第一用户数相对于第j个时间段之后的每个时间段的留存率，以实现在根据训练得到的留存率模型，计算出第一用户数相对于第i个时间段的留存率。采用上述实施例，可以根据已知的历史留存率数据得出留存率模型，再根据留存率模型，可以准确推导出任意一个时间段对应的存留率，为预估产品对象用户数提供准确的数据基础，通过训练的方式得出留存率模型，可以使得出的留存率模型更加准确。

可选地，留存率模型可以是函数模型。

可选地，留存率模型可以是幂函数模型。

在步骤S306提供的技术方案中，累计用户数可以是目标产品对象在第一个时间段至第i个时间段内，每个时间段新增加的用户数留存至第i个时间段的用户数的和，其中，每个时间段新增加的用户数留存至第i个时间段的用户数可以通过留存率得出。例如，1月1日的用户数为100人，1月2日新增加的用户数为200人，以1月1日为第一个时间段，以1月2日为第二个时间段，以1月3日为第三个时间段，则1月1日的新增加的用户数留存至1月2日的留存率为0.90，1月1日的新增加的用户数留存至1月3日的留存率为0.70，1月2日的新增加的用户数留存至1月3日的留存率为0.90，1月3日的累计用户数为1月1日新增加的用户数留存至1月3日的用户数与1月2日新增加的用户数留存至1月3日的用户数，即1月3日的累计用户数为100*0.70+200*0.90＝250人。

作为一种可选的实施例，根据留存率获取目标产品对象在第i个时间段的累计用户数可以包括：按照以下公式计算目标产品对象在第i个时间段的累计用户数：其中，Li为目标产品对象在第i个时间段的累计用户数，N_j为目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，r_i-j为第一用户数相对于第i个时间段的留存率。采用上述公式，可以准确根据留存率以及目标产品对象在第i个时间段新增加的用户数计算出第i个时间段的累计用户数，为准确预估产品对象的用户数提供了数据支持。

在步骤S308提供的技术方案中，目标产品对象在第i个时间段的用户总数可以是第i个时间段内使用该目标产品对象的全部用户数，该用户总数可以包括第i个时间段的累计用户数和第i个时间段新增加的用户数。例如，1月3日的累计用户数为250人，1月3日的新增加的用户数为300人，以1月3日为第三个时间段，则第三个时间段，即1月3人的用户总数为250+300＝550人。

在步骤S310提供的技术方案中，在获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数之后，本发明实施例可以将其进行展示。可选地，展示用户总数可以采用表格的方式，也可以采用折线图、柱状图等其他方式，此处对目标产品对象在第i个时间段的用户总数的展示方式不做具体限定。

作为一种可选的实施例，展示目标产品对象在第i个时间段的用户总数可以包括：分别获取目标产品对象在第一个时间段至第n个时间段中的每个时间段的用户总数；展示目标产品对象在每个时间段的用户总数。

需要说明的是，该实施例展示目标产品对象在每个时间段的用户总数时所采用的展示方法可以为表格、折线图、柱状图等，此处也不做具体限定。

该可选实施例通过展示一段时间范围内每个时间段对应的目标产品对象的用户总数，可以实现将多个时间段的用户总数进行共同展示，便于根据该展示结果判断多个时间段的用户总数的变化趋势，进而达到准确预估产品对象用户数的目的。

作为一种可选的实施例，本发明实施例中的所涉及到的时间段可以包括多个子时间段，其中，在获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数之后，该实施例还可以包括：获取目标产品对象在第k个时间段的第一用户总数，其中，第一用户总数为目标产品对象在第k个时间段中的多个子时间段中的每个子时间段的用户总数的总和与第k个时间段中的多个子时间段的个数的比，1≤k≤i；获取目标产品对象在第k个时间段的第二用户总数，其中，第二用户总数为目标产品对象在第k个时间段的用户总数；获取目标均值，其中，根据目标均值获取第三用户总数，其中，第三用户总数为目标产品对象在第i个时间段中的多个子时间段中的每个子时间段的用户总数，第三用户总数为目标产品对象在第i个时间段的用户总数与目标均值的比。

需要说明的是，第k个时间段可以为第一个时间段至第i个时间段中的任意一个时间段，且第k个时间段可以包括多个子时间段。例如，时间段以周为单位，第k个时间段可以为第一周或第二周(该例中第k个时间段为第二周)，第i个时间段可以为第三周，每周各有7日，第k个时间段的子时间段为日，假设第一周第1日用户总数为100人，第2日用户总数为200人，第3日用户总数为270人，第4日用户总数为320人，第5日用户总数为350人，第6日用户总数为370人，第7日用户总数为380人，则目标产品对象在第一周，即第一个时间段的第一用户总数为(100+200+270+320+350+370+380)/7＝284人，第二用户总数为380人；假设第二周第1日用户总数为388人，第2日用户总数为395人，第3日用户总数为401人，第4日用户总数为406人，第5日用户总数为410人，第6日用户总数为413人，第7日用户总数为415人，则目标产品对象在第二周，即第二个时间段的第一用户总数为(388+395+401+406+410+413+415)/7＝405人，第二用户总数为413人，则目标均值为(380/284+413/405)/2＝1.18，假设预估得到的第三周的用户总数为420人，则在此情况下的第三用户总数为420/1.18＝356人。

在获取到第i个时间段的用户总数之后，利用该可选实施例所示的方法，可以实现准确预估第i个时间段中的每个子时间段的用户总数的目的，进而达到提高目标产品对象的用户总数的预估结果的准确度的效果。

作为一种可选的实施例，在获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数之后，该可选实施例还可以包括：获取目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数；获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数的误差率，其中，误差率为目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数与目标产品对象在第i个时间段的用户总数之间的差值占目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数的百分比。相应地，展示目标产品对象在第i个时间段的用户总数可以包括：展示目标产品对象在第i个时间段的用户总数的误差率。

需要说明的是，通过计算目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数与计算得出的目标产品对象在第i个时间段的用户总数之间的差值，并计算该差值与目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数的百分比，得到目标产品对象在第i个时间段的用户总数的误差率，可以实现根据该误差率判断预估的目标产品对象的用户数是否准确的目的，从而保证了预估得到的目标产品对象的用户数的准确率。另外，将该误差率进行展示，可以达到直观清楚地获知误差率，以便于准确监控目标产品对象的用户数的效果。

本发明还提供了一种优选实施例，该优选实施例提供了一种基于新增留存率建模的APP活跃人数预测方法，该预测方法的技术方案可以具体描述为：

首先需要说明的是，新增人数与新增留存率不仅可以解释和干预活跃人数的波动，而且构成了活跃人数本身。根据新增人数、累计留存人数、以及时间可以确定活跃人数，具体参见表1。

表1

在表1中，A表示1月1日的新增人数，B表示1月2日的新增人数，C表示1月3日的新增人数，D表示1月4日的新增人数；r表示留存率，其中，r₁为新增人数留存一天的留存率，r₂为新增人数留存两天的留存率，r₃为新增人数留存三天的留存率。

根据表1可知，假设APP在1月1日上线则1月1日使用该APP的新增人数为A，当天的活跃人数也A；1月2日使用该APP的新增人数为B，1月1日的新增人数A相对于1月2日的留存率为r₁，则1月1日留存至1月2日的人数为A*r₁，1月2日的活跃人数包括新增人数B和累计的留存人数A*r₁。同理，1月3使用该APP的新增人数为C，1月2日的新增人数B相对于1月3日的留存率为r₁，1月2日留存至1月3日的人数为B*r₁，1月1日的新增人数A相对于1月3日的留存率为r₂，1月1日留存至1月3日的人数为A*r₂，1月3日的活跃人数包括增人数C和累计的留存人数A*r₂+Br₁。1月4用该APP的新增人数为D，1月3日的新增人数C相对于1月4日的留存率为r₁，1月3日留存至1月4日的人数为C*r₁，1月2日的新增人数C相对于1月4日的留存率为r₂，1月2日留存至1月4日的人数为B*r₂，1月1日的新增人数A相对于1月4日的留存率为r₃，1月1日留存至1月4日的人数为A*r₃，1月4日的活跃人数包括增人数C和累计的留存人数A*r₃+Br₂+Cr₁；依次类推。

上述表1的推导过程可用下述公式1表示：

在上述公式中，DAU_i表示第i天的活跃人数，N_i表示第i天的新增用户数，r_i表示第i天的新增留存率，也就是说活跃人数等于当天的新增用户量加上累计留存人数，而留存人数等于新增用户与新增留存率的乘积。

可选地，新增用户数的增加与运营活动或节假日等因素有关系，可以简单估计这些节点会带来多少人数。另外，在没有推广或产品稳定期，自然新增量也比较稳定。新增留存率则不一样，它随着时间的流逝而呈现下降趋势，例如一款健康的手游，次日留存率、7日留存率、30日留存率大概是50％、25％、10％。新增留存率基本服从幂函数的曲线形状，所以可以通过幂函数来拟合它们。

图4是根据本发明实施例的一种可选的留存率的幂函数曲线图一，如图4所示，根据一款健康的手游，次日留存率大概为50％、7日留存率大概为25％、30日留存率大概是10％，可以确定留存率y＝Ax^-b幂函数曲线图，其中，x表示留存的天数，y表示留存率。

假定1月1日至1月4日每天新增用户数为1万人，在对1月5日的研究中，可以获得前4天的留存率，参见表2。

表2

	1月1日	1月2日	1月3日	1月4日
					次日留存率	0.67	0.56	0.55	0.65
2日留存率	0.53	0.45	0.4
					3日留存率	0.42	0.23
4日留存率	0.3

可选地，1月6日及以后的活跃人数可以用以下算法预测：

首先，对留存率建模。

图5是根据本发明实施例的一种可选的留存率的幂函数曲线图二，如图5所示，计算次日留存率的平均值，2日留存率的平均值，3日留存率的平均值，以及4日留存率的平均值，并根据计算得到的留存率的平均值绘制幂函数图，建立留存率模型，可以得到留存率的幂函数，y＝0.708x^-0.79。

其次，根据上述留存率的幂函数，计算每日留存率的估计值，参见表3。

表3

然后，将新增用户和新增用户的留存率代入活跃人数公式，得到1月6日及以后日期的DAU预测值，其中，DAU全称为Daily Active User，表示目标产品对象以日作为时间段的用户总数。

可选地，可以将粒度缩小至周或月，即可预测周或月的活跃人数。另外，利用MAU的预测可以估算DAU均值(按月)，DAU均值预测比DAU预测更有意义。其中，MAU全称为MonthlyActive User，表示目标产品对象以日作为子时间段的用户总数。

图6是根据本发明实施例的一种可选的基于新增留存率建模的APP活跃人数预测方法的流程图，如图6所示，该方法包括如下步骤：

步骤S602，根据现有的新增留存数据计算所述留存率的均值。参见由表2中的留存率数据获取留存率的均值的过程。

步骤S604，根据留存率训练模型。参见由表2中的留存率数据训练得到图5所示的留存率模型的过程。

步骤S606，使用模型计算逐月留存率。参见由图5所示的留存率模型得到表3中的留存率的过程。

步骤S608，逐月计算留存人数。

步骤S610，逐月计算历史留存用户。

步骤S612，导入估算新增用户量。

步骤S614，求新增用户量与历史留存用户之和得MAU预测值。步骤S608至步骤S614可以由公式1计算得到。

步骤S616，计算MAU/DAU均值。此处需要说明的是，每个月的MAU可以按照公式1计算得到。DAU可以为当月中的每天的活跃人数的总和与当月的天数的比值。然后，计算多个月的MAU/DAU的均值，其中，该均值可以为多个MAU/DAU相加后再除以月份个数所得到的商。

步骤S618，MAU预测值与上述商即为DAU均值预测值。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述产品对象用户数的展示方法的产品对象用户数的展示装置。图7是根据本发明实施例的一种可选的产品对象用户数的展示装置的示意图，如图7所示，该装置可以包括：

第一获取单元71，用于获取从第一个时间段至第n个时间段目标产品对象在每个时间段新增加的用户数；第二获取单元73，用于获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率，其中，所述第一用户数为所述目标产品对象在所述第j个时间段新增加的用户数，所述留存率用于指示第二用户数占所述第一用户数的比率，所述第二用户数为所述第一用户数中从所述第j个时间段持续至所述第i个时间段的用户数，1<i≤n，1≤j<i，n为大于1的自然数；第三获取单元75，用于根据所述留存率获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数；第四获取单元77，用于获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数，其中，所述用户总数为所述目标产品对象在所述第i个时间段新增加的用户数与所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数的和；展示单元79，用于展示所述目标产品对象在所述第i个时间段的所述用户总数。

需要说明的是，该实施例中的第一获取单元71可以用于执行本申请实施例1中的步骤S302，该实施例中的第二获取单元73可以用于执行本申请实施例1中的步骤S304，该实施例中的第三获取单元75可以用于执行本申请实施例1中的步骤S306，该实施例中的第四获取单元77可以用于执行本申请实施例1中的步骤S308，该实施例中的展示单元79可以用于执行本申请实施例1中的步骤S310。

此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在如图2所示的硬件环境中，可以通过软件实现，也可以通过硬件实现。

作为一种可选的实施例，第三获取单元75可以包括：计算模块，用于按照以下公式计算目标产品对象在第i个时间段的累计用户数：其中，Li为目标产品对象在第i个时间段的累计用户数，N_j为目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，r_i-j为第一用户数相对于第i个时间段的留存率。

作为一种可选的实施例，时间段可以包括多个子时间段，其中，在第四获取单元之后，该实施例还可以包括：第五获取单元，用于在获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数之后，获取目标产品对象在第k个时间段的第一用户总数，其中，第一用户总数为目标产品对象在第k个时间段中的多个子时间段中的每个子时间段的用户总数的总和与第k个时间段中的多个子时间段的个数的比，1≤k≤i；第六获取单元，用于获取目标产品对象在第k个时间段的第二用户总数，其中，第二用户总数为目标产品对象在第k个时间段的用户总数；第七获取单元，用于获取目标均值，其中，第八获取单元，用于根据目标均值获取第三用户总数，其中，第三用户总数为目标产品对象在第i个时间段中的多个子时间段中的每个子时间段的用户总数，第三用户总数为目标产品对象在第i个时间段的用户总数与目标均值的比。

作为一种可选的实施例，第二获取单元73可以包括：建模模块，用于根据历史留存率数据训练得到留存率模型，其中，留存率模型用于指示第一用户数相对于第一个时间段之后的每个时间段的留存率；第一获取模块，用于按照留存率模型获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率。

作为一种可选的实施例，该实施例还可以包括：第九获取单元，用于在获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数之后，获取目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数；第十获取单元，用于获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数的误差率，其中，误差率为目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数与目标产品对象在第i个时间段的用户总数之间的差值占目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数的百分比；展示单元79可以包括：第一展示模块，用于展示目标产品对象在第i个时间段的用户总数的误差率。

作为一种可选的实施例，展示单元79可以包括：第二获取模块，用于分别获取目标产品对象在每个时间段的用户总数；第二展示模块，用于展示目标产品对象在每个时间段的用户总数。

此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在如图2所示的硬件环境中，可以通过软件实现，也可以通过硬件实现，其中，硬件环境包括网络环境。

通过上述模块，可以解决了相关技术根据人工经验预估产品对象的用户数，导致产品对象的用户数的展示结果不准确的技术问题，从而实现了准确预估产品对象的用户数的技术效果。

实施例3

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述产品对象用户数的展示方法的终端。

图8是根据本发明实施例的一种终端的结构框图，如图8所示，该终端可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器201、存储器203、以及传输装置205，如图8所示，该终端还可以包括输入输出设备207。

其中，存储器203可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的产品对象用户数的展示方法和装置对应的程序指令/模块，处理器201通过运行存储在存储器203内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的产品对象用户数的展示方法。存储器203可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器203可进一步包括相对于处理器201远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

上述的传输装置205用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置205包括一个网络适配器(NetworkInterface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置205为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

其中，具体地，存储器203用于存储应用程序。

处理器201可以调用存储器203存储的应用程序，以执行下述步骤：获取从第一个时间段至第n个时间段目标产品对象在每个时间段新增加的用户数；获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率，其中，第一用户数为目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，留存率用于指示第二用户数占第一用户数的比率，第二用户数为第一用户数中从第j个时间段持续至第i个时间段的用户数，1<i≤n，1≤j<i，n为大于1的自然数；根据留存率获取目标产品对象在第i个时间段的累计用户数；获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数，其中，用户总数为目标产品对象在第i个时间段新增加的用户数与目标产品对象在第i个时间段的累计用户数的和；展示目标产品对象在第i个时间段的用户总数。

处理器201还用于执行下述步骤：按照以下公式计算目标产品对象在第i个时间段的累计用户数：其中，Li为目标产品对象在第i个时间段的累计用户数，N_j为目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，r_i-j为第一用户数相对于第i个时间段的留存率。

处理器201还用于执行下述步骤：在获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数之后，获取目标产品对象在第k个时间段的第一用户总数，其中，第一用户总数为目标产品对象在第k个时间段中的多个子时间段中的每个子时间段的用户总数的总和与第k个时间段中的多个子时间段的个数的比，1≤k≤i；获取目标产品对象在第k个时间段的第二用户总数，其中，第二用户总数为目标产品对象在第k个时间段的用户总数；获取目标均值，其中，根据目标均值获取第三用户总数，其中，第三用户总数为目标产品对象在第i个时间段中的多个子时间段中的每个子时间段的用户总数，第三用户总数为目标产品对象在第i个时间段的用户总数与目标均值的比。

处理器201还用于执行下述步骤：根据历史留存率数据训练得到留存率模型，其中，留存率模型用于指示第一用户数相对于第一个时间段之后的每个时间段的留存率；按照留存率模型获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率。

处理器201还用于执行下述步骤：在获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数之后，获取目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数；获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数的误差率，其中，误差率为目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数与目标产品对象在第i个时间段的用户总数之间的差值占目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数的百分比；展示目标产品对象在第i个时间段的用户总数的误差率。

处理器201还用于执行下述步骤：分别获取目标产品对象在每个时间段的用户总数；展示目标产品对象在每个时间段的用户总数。

采用本发明实施例，提供了一种产品对象用户数的展示方案。通过获取产品发布后的多个时间段内，产品对象在每个时间段新增加的用户数，再获取每个时间段的新增用户的留存率，然后根据每个时间段的新增加的用户数，以及每个时间段的留存率获取目标产品对象在每个时间段的累计用户数，然后再根据每个时间段新增加的用户数和每个时间段的累计用户之和得到目标产品对象在每个时间段的用户总数，最后将目标产品对象在每个时间段的用户总数进行展示，解决了相关技术根据人工经验预估产品对象的用户数，导致产品对象的用户数的展示结果不准确的技术问题，进而达到准确预估产品对象的用户数量的技术效果。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例1和实施例2中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解，图8所示的结构仅为示意，终端可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile InternetDevices，MID)、PAD等终端设备。图8其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，终端还可包括比图8中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图8所示不同的配置。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(RandomAccess Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

实施例4

本发明的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于执行产品对象用户数的展示方法的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于上述实施例所示的网络中的多个网络设备中的至少一个网络设备上。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

S1，获取从第一个时间段至第n个时间段目标产品对象在每个时间段新增加的用户数；

S2，获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率，其中，第一用户数为目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，留存率用于指示第二用户数占第一用户数的比率，第二用户数为第一用户数中从第j个时间段持续至第i个时间段的用户数，1<i≤n，1≤j<i，n为大于1的自然数；

S3，根据留存率获取目标产品对象在第i个时间段的累计用户数；

S4，获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数，其中，用户总数为目标产品对象在第i个时间段新增加的用户数与目标产品对象在第i个时间段的累计用户数的和；

S5，展示目标产品对象在第i个时间段的用户总数。

可选地，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：按照以下公式计算目标产品对象在第i个时间段的累计用户数： 其中，Li为目标产品对象在第i个时间段的累计用户数，N_j为目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，r_i-j为第一用户数相对于第i个时间段的留存率。

可选地，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数之后，获取目标产品对象在第k个时间段的第一用户总数，其中，第一用户总数为目标产品对象在第k个时间段中的多个子时间段中的每个子时间段的用户总数的总和与第k个时间段中的多个子时间段的个数的比，1≤k≤i；获取目标产品对象在第k个时间段的第二用户总数，其中，第二用户总数为目标产品对象在第k个时间段的用户总数；获取目标均值，其中，根据目标均值获取第三用户总数，其中，第三用户总数为目标产品对象在第i个时间段中的多个子时间段中的每个子时间段的用户总数，第三用户总数为目标产品对象在第i个时间段的用户总数与目标均值的比。

可选地，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：根据历史留存率数据训练得到留存率模型，其中，留存率模型用于指示第一用户数相对于第一个时间段之后的每个时间段的留存率；按照留存率模型获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率。

可选地，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数之后，获取目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数；获取目标产品对象在第i个时间段的用户总数的误差率，其中，误差率为目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数与目标产品对象在第i个时间段的用户总数之间的差值占目标产品对象在第i个时间段的实际用户总数的百分比；展示目标产品对象在第i个时间段的用户总数的误差率。

可选地，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：分别获取目标产品对象在每个时间段的用户总数；展示目标产品对象在每个时间段的用户总数。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例1和实施例2中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种产品对象用户数的展示方法，其特征在于，包括：

获取从第一个时间段至第n个时间段目标产品对象在每个时间段新增加的用户数；

获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率，其中，所述第一用户数为所述目标产品对象在所述第j个时间段新增加的用户数，所述留存率用于指示第二用户数占所述第一用户数的比率，所述第二用户数为所述第一用户数中从所述第j个时间段持续至所述第i个时间段的用户数，1<i≤n，1≤j<i，n为大于1的自然数；

根据所述留存率获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数；

获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数，其中，所述用户总数为所述目标产品对象在所述第i个时间段新增加的用户数与所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数的和；

展示所述目标产品对象在所述第i个时间段的所述用户总数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述留存率获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数包括：

按照以下公式计算所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数：

其中，Li为所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数，N_j为所述目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，r_i-j所述第一用户数相对于第i个时间段的留存率，1≤j≤i。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述时间段包括多个子时间段，其中，在所述获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数之后，所述方法还包括：

获取所述目标产品对象在第k个时间段的第一用户总数，其中，所述第一用户总数为所述目标产品对象在所述第k个时间段中的所述多个子时间段中的每个子时间段的用户总数的总和与所述第k个时间段中的所述多个子时间段的个数的比，1≤k≤i；

获取所述目标产品对象在所述第k个时间段的第二用户总数，其中，所述第二用户总数为所述目标产品对象在所述第k个时间段的用户总数；

获取目标均值，其中，所述

根据所述目标均值获取第三用户总数，其中，所述第三用户总数为所述目标产品对象在所述第i个时间段中的所述多个子时间段中的每个子时间段的用户总数，所述第三用户总数为所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数与所述目标均值的比。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率包括：

根据历史留存率数据训练得到留存率模型，其中，所述留存率模型用于指示所述第一用户数相对于所述第j个时间段之后的每个时间段的留存率；

按照所述留存率模型获取所述第一用户数相对于所述第i个时间段的留存率。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

在所述获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数之后，所述方法还包括：获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的实际用户总数；获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数的误差率，其中，所述误差率为所述目标产品对象在所述第i个时间段的实际用户总数与所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数之间的差值占所述目标产品对象在所述第i个时间段的实际用户总数的百分比；

所述展示所述目标产品对象在所述第i个时间段的所述用户总数包括：展示所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数的误差率。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述展示所述目标产品对象在所述第i个时间段的所述用户总数包括：

分别获取所述目标产品对象在所述每个时间段的用户总数；

展示所述目标产品对象在所述每个时间段的用户总数。

7.一种产品对象用户数的展示装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取从第一个时间段至第n个时间段目标产品对象在每个时间段新增加的用户数；

第二获取单元，用于获取第一用户数相对于第i个时间段的留存率，其中，所述第一用户数为所述目标产品对象在所述第j个时间段新增加的用户数，所述留存率用于指示第二用户数占所述第一用户数的比率，所述第二用户数为所述第一用户数中从所述第j个时间段持续至所述第i个时间段的用户数，1<i≤n，1≤j<i，n为大于1的自然数；

第三获取单元，用于根据所述留存率获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数；

第四获取单元，用于获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数，其中，所述用户总数为所述目标产品对象在所述第i个时间段新增加的用户数与所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数的和；

展示单元，用于展示所述目标产品对象在所述第i个时间段的所述用户总数。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三获取单元包括：

计算模块，用于按照以下公式计算所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数：

其中，Li为所述目标产品对象在所述第i个时间段的累计用户数，N_j为所述目标产品对象在第j个时间段新增加的用户数，r_i-j为所述第一用户数相对于第i个时间段的留存率，1≤j≤i。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述时间段包括多个子时间段，其中，所述装置还包括：

第五获取单元，用于在所述获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数之后，获取所述目标产品对象在第k个时间段的第一用户总数，其中，所述第一用户总数为所述目标产品对象在所述第k个时间段中的所述多个子时间段中的每个子时间段的用户总数的总和与所述第k个时间段中的所述多个子时间段的个数的比，1≤k≤i；

第六获取单元，用于获取所述目标产品对象在所述第k个时间段的第二用户总数，其中，所述第二用户总数为所述目标产品对象在所述第k个时间段的用户总数；

第七获取单元，用于获取目标均值，其中，所述

第八获取单元，用于根据所述目标均值获取第三用户总数，其中，所述第三用户总数为所述目标产品对象在所述第i个时间段中的所述多个子时间段中的每个子时间段的用户总数，所述第三用户总数为所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数与所述目标均值的比。

10.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述第二获取单元包括：

建模模块，用于根据历史留存率数据训练得到留存率模型，其中，所述留存率模型用于指示所述第一用户数相对于所述第j个时间段之后的每个时间段的留存率；

第一获取模块，用于按照所述留存率模型获取所述第一用户数相对于所述第i个时间段的留存率。

11.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，

所述装置还包括：第九获取单元，用于在所述获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数之后，获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的实际用户总数；第十获取单元，用于获取所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数的误差率，其中，所述误差率为所述目标产品对象在所述第i个时间段的实际用户总数与所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数之间的差值占所述目标产品对象在所述第i个时间段的实际用户总数的百分比；

所述展示单元包括：第一展示模块，用于展示所述目标产品对象在所述第i个时间段的用户总数的误差率。

12.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述展示单元包括：

第二获取模块，用于分别获取所述目标产品对象在所述每个时间段的用户总数；

第二展示模块，用于展示所述目标产品对象在所述每个时间段的用户总数。