MRR指标 python

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mob64ca12e36a1d 2024-09-22 05:49:12 ©著作权

文章标签 Python 甘特图数据 文章分类 Python 后端开发

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MRR指标与Python实现

MRR（Monthly Recurring Revenue）是一个重要的财务指标，尤其对于SaaS（软件即服务）公司来说。它代表了公司每月从订阅服务中获得的稳定收入。这种度量可以帮助公司趋势分析和预算编制。

什么是MRR？

MRR的计算公式非常简单：

[ \text{MRR} = \sum (\text{每月订阅费用} \times \text{活跃用户数}) ]

通过对每个不同计划或定价层级下的用户进行汇总，MRR可以让公司快速了解公司的收入情况。对于增长型公司，MRR也可以帮助评估客户流失率和收入增长情况。

MRR的类型

在MRR中，有些指标值得关注：

新MRR：新用户首次订阅所带来的收入。
扩展MRR：现有客户的升级或额外购买所增加的收入。
流失MRR：客户流失造成的收入损失。
净MRR变动：新MRR与流失MRR的差额。

Python中计算MRR

我们可以使用Python来计算MRR。假设我们有一个包含用户订阅信息的列表，列表中包含每个用户的月订阅费用和他们的状态（活跃或流失）。下面是一个简单的示例代码，演示如何计算MRR。

# 定义用户数据
users = [
    {'monthly_fee': 100, 'status': 'active'},
    {'monthly_fee': 150, 'status': 'active'},
    {'monthly_fee': 200, 'status': 'churned'},
    {'monthly_fee': 50, 'status': 'active'},
]

# 计算MRR
def calculate_mrr(users):
    mrr = sum(user['monthly_fee'] for user in users if user['status'] == 'active')
    return mrr

mrr = calculate_mrr(users)
print(f"当前MRR为: {mrr}元")

输出结果

运行以上代码，将会输出：

当前MRR为: 300元

在这个例子中，我们定义了一个用户列表，并实现了一个calculate_mrr函数来计算现有活跃客户的总月订阅收入。

MRR数据可视化

为了更好地理解MRR的变化趋势，我们可以使用可视化工具进行数据展现。下面的代码演示如何使用matplotlib库来绘制MRR数据的图表。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设这是每个月的MRR数据
months = ['2023-01', '2023-02', '2023-03', '2023-04']
mrr_values = [250, 300, 320, 360]

# 创建图表
plt.plot(months, mrr_values, marker='o')
plt.title("MRR趋势")
plt.xlabel("月份")
plt.ylabel("MRR (元)")
plt.grid()
plt.show()

渲染的图表

运行这段代码，将生成一个简单的折线图，展现了时间序列中MRR的变化情况。

MRR的甘特图表示

为了更好地理解MRR的各个组成部分，甘特图也是一个很好的选择。下面的Mermaid语法创建一个MRR的甘特图。

gantt
    title MRR组件分析
    dateFormat YYYY-MM-DD
    section 新MRR
    用户A: 2023-01-01, 30d
    用户B: 2023-01-01, 30d
    section 扩展MRR
    用户C: 2023-02-01, 30d
    section 流失MRR
    用户D: 2023-03-01, 30d

该甘特图展示了不同用户在MRR中所占时间的分布，帮助我们更好地了解收入来源的变化。