数据分析（会员/课程/留存）
输入期初用户（会员）数与期末留存数，以及统计周期月数，自动计算整体留存率、流失率与月均流失率，用于会员 / 课程粘性分析。计算在浏览器本地完成。
📖 Membership, Class and Retention Data Analysis
Data Analysis
📐 计算原理
输入期初用户（会员）数与期末留存数，以及统计周期月数，自动计算整体留存率、流失率与月均流失率，用于会员 / 课程粘性分析。计算在浏览器本地完成。
📚 深度解析：数据分析（会员/课程/留存）
💡 常见使用场景
- 汇总月度留存率、出勤率等一串指标，快速得出均值/中位数/极差，判断整体水平与波动幅度。
- 对比不同门店或不同课程的会员留存数据，用中位数与标准差识别异常店与波动大的课程。
- 季度复盘时把每天的新增/流失/留存数粘贴进来，一次性算出总量与离散程度，作为运营 KPI 复核依据。
可复现算例：4 个月留存率统计
输入「72,75,68,80」（单位 %）。
数据量 n=4；总和 295.00；平均值 73.75；中位数 (72+75)/2=73.50；最小值 68；最大值 80；极差 12.00；方差 19.19；标准差 4.38。
读法：均值 73.75% 与中位数 73.50% 接近，说明 4 个月留存水平稳定；标准差 4.38 个百分点属正常波动，无需对单月下滑过度反应。
若某月跌到 68 而其余三个月在 72–80，则极差被拉大、均值被拉低，应优先排查该月课程或教练变动。
❓ 常见问题（FAQ）
- 方差/标准差用总体还是样本口径？
- 本工具用总体口径（除以 n），因为粘贴进来的这组数据就是你要分析的全部指标。样本口径（除以 n−1）会略大，用于由样本推断总体，两者数值接近时结论一致。
- 为什么均值和中位数都要看？
- 均值受极端值影响大，中位数不易被极端值带偏。两者接近说明数据分布均匀；均值明显低于中位数说明存在偏低异常月，需定位具体原因。
⚠️ 使用说明与注意事项
- 本工具纯前端运行，数据不会上传到服务器
- 建议在主流浏览器（Chrome/Safari/Firefox/Edge）中使用
- 计算结果仅供参考，请以实际应用场景为准
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工具简介
数据分析（会员/课程/留存）。免费在线工具，纯前端处理，数据不上传，保护隐私安全。
功能特点
- 纯前端处理，数据不上传服务器
- 操作简单，一键完成
- 实时显示结果，所见即所得
- 支持复制和下载结果
使用场景
- 日常办公与学习
- 开发调试与数据处理
- 快速计算与格式转换
- 信息查询与参考