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数据分析中如何理解Lifetime Value？
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
互联网公司的面试时常会需要做一些case分析或测试，有很多数据类职位也会向求职者发送一些Take Home Challenge。很多涉及到用户的数据，如果能够结合实际分析CLV模型（Customer Lifetime Value），会有意想不到的效果。CLV是评估客户生命周期价值模型的一种分析方式， 考虑了完整的客户生命周期，包含客户获取和客户流失，也就是它计算的不只是眼前顾客已经产生的价值，还预测了未来价值。根据客户价值，执行推广计划，评估市场效果， 对客户细分，提供更加针对性的服务。
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如何计算CLV
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