选择基础模型
选择管理员预先训练好的基础模型，加载后自动进入下一步
点击下方任意模型卡片即可加载。模型包含历史品类的LTV增长规律，作为校准基准。
第一阶段：历史数据训练
上传同品类历史项目的Excel文件（含D60真实值），训练基础幂函数模型，建立品类增长率基准
请上传符合模板格式的 .xlsx 文件，需包含子表：roi、retention、rv_ecpm、rv_ipu、投放数据。工具将自动解析并计算LTV曲线。
上传数据文件
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拖拽Excel文件到此处，或点击选择文件
支持 .xlsx / .xls 格式，需按标准模板（含5个子表）
▾ 没有Excel？使用CSV粘贴模式
第二阶段：项目数据校准
上传当前项目的Excel文件（过去30天的D1-D15数据），校准增长率参数，适配当前项目特征
此阶段将当前项目的LTV增长特征融入模型。文件格式同第一步，上传当前项目的数据文件即可。
上传数据文件
📂
拖拽当前项目Excel文件到此处
支持 .xlsx / .xls 格式
▾ 没有Excel？使用CSV粘贴模式
第三阶段：实时数据微调（多组对比）
直接从Excel粘贴实时LTV数据，每行一个队列，自动解析并对比预测差异
从Excel复制数据行直接粘贴，格式：日期 [TAB] 指标名 [TAB] D0值 [TAB] D1值 [TAB] D2值 ...（与模板roi/ltv子表行格式一致）。每行自动识别为一个对比组。
粘贴实时数据
预测结果
各批次用户的LTV预测与回本分析
请先完成至少一个阶段的模型训练，再查看预测报告。
回本参数
微信分成模式：ROI达60%即回本
各批次预测明细