я знаю значение аббревиатур, поверьте :)

посмотрите под другим углом - вы продаете, например, продукт по подписке. у вас не может быть пользователей, которые не купили продукт.
вполне спокойно можно считать arpu, хотя на деле это arppu. а рекламные кампании оценивают не в юнит-модели, а просто по roi, потрачено/получено
конечно, можно как пользователей считать всякие заходы на лендинг, но это же не очень точная метрика - куки устаревают, пользователи их трут, заходят с разных девайсов и т.д.

эм. так самое то, этих же миллион пользователей привлекли как-то
как раз по ним арпу считать и надо :) сами так делаем - у нас миллионы играют и не платят, но выбрасывать их мы не можем из расчетов

А у нас — не играют и не платят =). Но приложение вроде бы когда-то устанавливали.

пофиг, на их привлечение потратили сколько-то денег. соответственно, надо учитывать в оценке эффективности рекламной кампании

ну тут вы уже на ltv заходите, там соотв. смотрите деньги на время t, arpu и arppu там не причем кажется

ну почему. у меня есть количество привлеченных пользователей в когорте. мне надо предсказать, окупится когорта или нет на определенный день. сколько проживут пользователи - вопрос темный и не так чтобы в данном случае важный. соответственно, я предсказываю арпу, допустим, 180 дня, чтобы понять, окупится кампания за полгода или нет, и ее надо стопать

лтв, если прям рассматривать всю жизнь пользователя, для оперирования весьма бесполезна
ну, если только лтв не месяц :)

Вот сейчас как-то еретично прозвучала.

почему? для оценки окупаемости рекламной кампании тебе это не очень важно, сколько проживет пользователь, тебе важнее прогноз, сколько заплатит купленная когорта на определенный момент времени (даже если никто не доживет в продукте до этого времени)
для оперирования - там да, там важно понимать, какой горизонт жизни пользователя в проекте, но там и value не особо оценивается, там же другие задачи
ну, я привык к такому, есть, думаю, и другие подходы :)

вероятно, вы как раз и считаете лтв, хоть и называете это прогнозное арппу

лтв в самом простом коленочном приближении и есть = арппу на момент t * вероятность дожить до t

Ну если ты только про конкретно эту задачу говорил, то да.

мы не считаем вероятность дожития, и это по всей когорте, поэтому это таки арпу :)

Добрый вечер всем. Подскажите, пожалуйста, почему не удаётся поделиться html-файлом, сгенерированным в rmarkdown? Как не пытаюсь прикрепить файл в любом месенжере, так получаю ошибку, что этот файл пустой. В файле есть plotly и leaflet.

И отправка архивом так же не работает

А Вы можете открыть его у себя на компьютере?

Да, в браузере открывается, в текстовом редакторе тоже

И там всё отображается корректно

Spam alert

Наткнулся сегодня на бенчмарки dtplyr. Кажется, пакет не вчера появился, но в этом чатике споры возникают периодически, так что мб кому-то полезно будет

https://iyarlin.github.io/2020/05/26/dtplyr_benchmarks/

может у вас в архив не попадают связанные папки и файле?