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$ agentstack add skill-agentscope-ai-qwenpaw-data-bi-ltv-analysis ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
bi-ltv-analysis
评估单个用户或用户群体在整个生命周期内创造的收入(或利润),典型用途。
执行步骤
Step 1:准备数据
根据分析任务需求与所给数据结构,明确 LTV 分析涉及的指标,即分析粒度(用户级 / 群体级)、收益口径(如购买、升级等行为产生的收入、利润等)以及生命周期(如时间窗口、某阶段流失率等),将取数结果保存为 CSV。
整理数据为 CSV 格式,采用“分组(用户/群体) × N天(生命周期与收益数据)”,数据应至少包括分析粒度对应的对象列、收益口径对应的收入数据列以及生命周期对应的数据列。
例如,对于用户级的 LTV 分析,分析数据示例如下,
用户ID,事件时间a,收入金额a,事件时间b,收入金额b
1,2025-04-25,26.0,2025-04-26,6.5
2,2025-04-25,6.5,NaN,NaN
对于群体级的 LTV 分析,数据示例如下,
群体类别,a阶段流失率,a阶段收入金额,b阶段流失率,b阶段收入金额
group_1,0.366,26.0,0.121,6.5
group_2,0.253,6.5,0.754,2.0
若上游步骤已产出可用汇总表则直接使用,否则按口径从明细聚合(按用户求和、按队列求和等)。
注意:若数据包含留存率、流失率等指标可以用于 LTV 分析,则统一使用流失率进行计算,若数据中仅包含留存率,则转化为流失率进行 LTV 计算和分析,一般情况,流失率=1-留存率。
Step 2:计算 LTV
LTV 计算公式一:
\(LTV = ARPU \times 生命周期\)
LTV 计算公式二:
\(LTV = ARPU \times \frac{1}{流失率}\)
ARPU(Average Revenue Per User):单位用户在指定统计范围内的平均收入。若 CSV 中收入列为阶段合计、且另有用户数列,则脚本按 \(ARPU = 收入 / 用户数\) 计算;若收入列已是人均口径,则无需 --users-col。
群体多阶段(含多列「阶段流失率 + 阶段收入金额」):按阶段顺序,用存活率对收入加权求和:
\[ LTV = \sum{j} 收入j \times \prod{k/scripts/ltvcalc.py 计算 LTV。结果写入 --output-file 指定的 CSV:**第一列为输入中的分析对象列**(--object-col),**第二列为 LTV**(默认列名 ltv`)。
用户级(观测窗口内各阶段收入累计):
python /scripts/ltv_calc.py \
--input-file "" \
--object-col "用户ID" \
--revenue-cols "收入金额a" "收入金额b" \
--output-file ""
群体级(多阶段流失率 + 收入):
python /scripts/ltv_calc.py \
--input-file "" \
--object-col "群体类别" \
--revenue-cols "a阶段收入金额" "b阶段收入金额" \
--churn-cols "a阶段流失率" "b阶段流失率" \
--output-file ""
公式一(单列收入 + 生命周期 T):
python /scripts/ltv_calc.py \
--input-file "" \
--object-col "群体类别" \
--revenue-col "a阶段收入金额" \
--users-col "用户数" \
--lifecycle 12 \
--formula lifecycle \
--output-file ""
公式二(单列收入 + 单列流失率):
python /scripts/ltv_calc.py \
--input-file "" \
--object-col "群体类别" \
--revenue-col "a阶段收入金额" \
--churn-col "a阶段流失率" \
--formula churn \
--output-file ""
若数据列为留存率而非流失率,增加 --rate-is-retention(按 流失率 = 1 − 留存率 转换)。
参数说明:
| 参数 | 说明 | 默认值 | | --- | --- | --- | | --input-file | 输入数据文件路径(CSV) | (必填) | | --object-col | 分析对象列名(用户 ID、群体类别等) | (必填) | | --output-file | 输出 CSV 路径(两列:分析对象、LTV) | (必填) | | --ltv-col | 输出中 LTV 列名 | ltv | | --formula | cumulative / lifecycle / churn / stage_weighted;省略时按其它参数自动推断 | 自动推断 | | --revenue-cols | 多阶段收入列名(可多个) | — | | --churn-cols | 多阶段流失率列名,与 --revenue-cols 顺序一一对应 | — | | --revenue-col | 单列收入(公式一、二) | — | | --churn-col | 单列流失率(公式二) | — | | --lifecycle | 生命周期数值 T(公式一) | — | | --users-col | 用户数列(收入为合计时计算 ARPU) | — | | --rate-is-retention | 将流失率列按留存率处理并转换为流失率 | 否 |
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: agentscope-ai
- Source: agentscope-ai/QwenPaw-Data
- License: Apache-2.0
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Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.