隨著智能手機(jī)的普及和APP形態(tài)的愈發(fā)豐富，移動(dòng)設(shè)備的應(yīng)用安裝量急劇上升。用戶在每天使用這些APP的過程中，也會(huì)產(chǎn)生大量的線上和線下行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)反映了用戶的興趣與需求，如果能夠被深入挖掘并且合理利用，可以指導(dǎo)用戶的運(yùn)營。若能提前預(yù)測(cè)用戶下一步的行為，甚至提前得知用戶卸載、流失的可能性，則能更好地指導(dǎo)產(chǎn)品的優(yōu)化以及用戶的精細(xì)化運(yùn)營。

成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、做網(wǎng)站服務(wù)團(tuán)隊(duì)是一支充滿著熱情的團(tuán)隊(duì)，執(zhí)著、敏銳、追求更好，是創(chuàng)新互聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)與要求，同時(shí)竭誠為客戶提供服務(wù)是我們的理念。創(chuàng)新互聯(lián)公司把每個(gè)網(wǎng)站當(dāng)做一個(gè)產(chǎn)品來開發(fā)，精雕細(xì)琢，追求一名工匠心中的細(xì)致，我們更用心！

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大數(shù)據(jù)服務(wù)商個(gè)推旗下的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品“個(gè)數(shù)”，可以從用戶屬性、使用行為、行業(yè)對(duì)比等多指標(biāo)多維度對(duì)APP進(jìn)行全面統(tǒng)計(jì)分析。除了基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)、渠道統(tǒng)計(jì)、埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)等功能外，個(gè)數(shù)的一大特色能力是——可基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶行為預(yù)測(cè)，幫助運(yùn)營者預(yù)測(cè)用戶流失、卸載、付費(fèi)的可能性，從而助力APP的精細(xì)化運(yùn)營以及全生命周期管理。

開發(fā)者在實(shí)踐的過程中，基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶行為預(yù)測(cè)會(huì)有兩大難點(diǎn)：第一，開發(fā)者需要使用多種手段對(duì)目標(biāo)問題進(jìn)行分解；第二，數(shù)據(jù)在特定的問題上會(huì)有不同的表現(xiàn)。

“個(gè)數(shù)”利用數(shù)據(jù)分析建模，對(duì)用戶行為進(jìn)行預(yù)測(cè)的大概流程包括以下幾點(diǎn)：

1、目標(biāo)問題分解

（1）明確需要進(jìn)行預(yù)測(cè)的問題；
（2）明確未來一段時(shí)間的跨度。

2、分析樣本數(shù)據(jù)

（1）提取出所有用戶的歷史付費(fèi)記錄，這些付費(fèi)記錄可能僅占所有記錄的千分之幾，數(shù)據(jù)量會(huì)非常小；
（2）分析付費(fèi)記錄，了解付費(fèi)用戶的構(gòu)成，比如年齡層次、性別、購買力和消費(fèi)的產(chǎn)品類別等；
（3）提取非付費(fèi)用戶的歷史數(shù)據(jù)，這里可以根據(jù)產(chǎn)品的需求，添加條件、或無條件地進(jìn)行提取，比如提取活躍并且非付費(fèi)用戶，或者不加條件地直接進(jìn)行提取；
（4）分析非付費(fèi)用戶的構(gòu)成。

3、構(gòu)建模型的特征

（1）原始的數(shù)據(jù)可能能夠直接作為特征使用；
（2）有些數(shù)據(jù)在變換后，才會(huì)有更好的使用效果，比如年齡，可以變換成少年、中年、老年等特征；
（3）交叉特征的生成，比如“中年”和“女性”兩種特征，就可以合并為一個(gè)特征進(jìn)行使用。

4、計(jì)算特征的相關(guān)性

（1）計(jì)算特征飽和度，進(jìn)行飽和度過濾；
（2）計(jì)算特征IV、卡方等指標(biāo)，用以進(jìn)行特征相關(guān)性的過濾。

5、選用相關(guān)的模型進(jìn)行建模

（1）選擇適當(dāng)?shù)膮?shù)進(jìn)行建模；
（2）模型訓(xùn)練好后，統(tǒng)計(jì)模型的精確度、召回率、AUC等指標(biāo)，來評(píng)價(jià)模型；
（3）如果覺得模型的表現(xiàn)可以接受，就可以在驗(yàn)證集上做驗(yàn)證，驗(yàn)證通過后，進(jìn)行模型保存和預(yù)測(cè)。

6、預(yù)測(cè)

加載上述保存的模型，并加載預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)測(cè)。

7、監(jiān)控

最后，運(yùn)營人員還需要對(duì)每次預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決出現(xiàn)的問題，防止出現(xiàn)意外情況，導(dǎo)致預(yù)測(cè)無效或預(yù)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)偏差。

以上就是“個(gè)數(shù)”對(duì)用戶行為進(jìn)行預(yù)測(cè)的整體流程。總的來說，分析和建模的關(guān)鍵在于大數(shù)據(jù)的收集和對(duì)大數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的處理。在進(jìn)行用戶行為預(yù)測(cè)的整個(gè)過程中，可供技術(shù)人員選擇的方法和模型都有很多，而對(duì)于實(shí)際的應(yīng)用者來說，沒有最好的選擇，只有更合適的選擇。

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

當(dāng)前文章：基于大數(shù)據(jù)的用戶行為預(yù)測(cè)-創(chuàng)新互聯(lián)
本文URL：http://www.chinadenli.net/article48/djciep.html

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