之前我们讲过QuickAD的“数据回传功能”，今天要说的是新增的“数学模型”功能。

这个功能在最近的时间被应用和熟知最多的应该是用于疫情期间，之前我们了解到到，将数学模型应用到医学上面时。

众所周知，数学具有高度抽象性，严密逻辑性和广泛应用性等三大特性。一般普遍会觉得数学就是一堆枯燥的数学公式以及莫名其妙的图形。但是也只有数学的特性才能做到，结构的严谨，现实的准确。

数学建模的过程通常从问题开始的，它是一种创造性活动，是为了解决因社会发展的需要而提出来的各种问题，几乎可以应用到全部领域，不仅仅是生物科技领域。

比如数学模型把新型冠状病毒肺炎传播过程分成两个阶段：

第一阶段，由于群众对疾病具体情况不知情，对疫情的认知程度有限，导致对疾病传播缺乏有效的防备措施。在此阶段下，研究人员根据新型冠状病毒肺炎传播特点，认为符合基本再生数为常数SIER 模型（易感-感染-潜伏-隔离）

在第二阶段，由于政府和人们高度重视，和对疾病传播途径已有较为准确的认知，人群会逐渐采取有效且科学的防控措施，使得基本再生数不断下降，直到下降到小于1以下，并持续一段时间，达到对疾病的根除。

而QuickAD的“数学模型”功能，本质也是利用这种模型直观的来表现出最相对准确的预测作用，当然可能会与实际有着微小差距，但是在整体的方向上是不会有预测失误的。

其中最直接的就是，如果想要预测一款游戏的广告投放成本是否会有亏损，只需要在“数学模型”工具上的导量计划中输入CPA、导入总量、导入天数、CP方分成比、活跃用户平均付费。

有了这些基本数值，工具就能自动匹配生成函数以及数据图谱。可能部分CP觉得就算不用这个工具也可以自己统计，但是一般这种可能会看到数值忽高忽低，光看这个是不能看出整体走势的，因此“数学模型”工具可以直接给出一个直观的未来投放走势。

这个工具有很多种函数模型，包括最简单幂函数，指数函数模型等，根据CP自己的需求可以切换函数模型，再综合这些模型，即可得出一个最合理的预测投放效果。最重要的是，根据这个综合预测就能评估出，这款游戏是否未来值得继续投放，以及未来可投放的成本应该如何控制。

另外使用该工具的游戏真实数据，并不会被记录，这个工具只是起到预测的作用，可以理解为计算器，只有计算的功能，并没有记录实际计算数据的作用。

如今的大数据时代，数据是最直观的呈现效果，我们利用函数模型这种数学模型，让CP方获得利益最大化，成本得到控制才是最终目的。