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PySpark ML 预测流失用户

PySpark ML 预测流失用户 项目定义 这是 Udacity 的 Capstone 项目,使用 Spark 分析来自音乐应用 Sparkify 的用户行为数据。主要目标是根据音乐应用程序的用户日志数据预测客户流失。日志包含有关用户的一些基本信息和有关单个操作的信息。 在本文中,我构建了机器学习管道以使用 Py

数据探索电商平台用户行为流失分析

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27482 原文出处:拓端数据部落公众号   随着互联网和电子商务的发展,人们已经习惯了网上购物。 在中国,电子商务平台非常受欢迎。 在每年的618、双11、双12活动中,大量用户在如淘宝等电商平台浏览商品,或收藏、加入购物车或直接购买。 通过用SQL对用户行为

电信客户流失预测挑战赛baseline分析

1、使用了五折 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) 2、lgbm的结果最好,训练速度相比于xgb和cat也比较快 train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = {

电信客户流失数据可视化分析

一、数据清洗 1、查看所有字段类型         2、 删除无意义字段           3、 添加id列,并设置为主键自增       4、 把tenure改为int类型、Monthly charges、total charges类型改为float型,小数点为2,不设置会报错      5、缺失值处理 查看数值型数据是否有空值 s

产品运营的三个阶段

    #博学谷学习技术支持# 在运营方面,从破冰开始:指的是用户完成第一次付费行为;在里面需要的注意的有几个名词和顾客心里牢牢相关。沉没成本:泼出去的水,收不回来了;GMV:一段时间内的交易总额;只要用户提交了订单,就会被统计进入GMV,所以GMV的值跟企业的实际销售额有偏差;在进行用户破冰

用户流失决策树图床

       上面是随机森林,下面是决策树  

存量时代用户增长怎么做~唤醒和召回很关键

用户增长的疲软态势让企业的运营重心慢慢由公域转向私域,存量的精细化运营帮助他们在流量见顶的当下挖掘了更多增长契机。高昂的流量成本让拉新举步维艰,沉默和流失预警用户的持续性召回与唤醒势在必行。 在用户生命周期模型中,沉默期介于成熟期和流失期之间,不断地通过运营手段

存量时代用户增长怎么做?唤醒和召回很关键!

用户增长的疲软态势让企业的运营重心慢慢由公域转向私域,存量的精细化运营帮助他们在流量见顶的当下挖掘了更多增长契机。高昂的流量成本让拉新举步维艰,沉默和流失预警用户的持续性召回与唤醒势在必行。 在用户生命周期模型中,沉默期介于成熟期和流失期之间,不断地通过运营手段触达并

如何提升网赚游戏的用户留存率,我们总结出了可复用的分析方法

“网赚”,百度百科对它的定义是指网络赚钱,一般是利用电脑、服务器等设备通过Internet(因特网)从网络上获利的赚钱方式。 在互联网行业,“网赚”可以用于新闻,比如看新闻赚钱的模式;用于金融,比如一些P2P模式; 用于游戏,比如近期大火的“网赚游戏”。在游戏市场上,网赚游戏是一类特殊的存在,一

伍拾陆- 用户流失分析在通过大数据建模的方向

一. 用户流失的定义 对于用户何时会流失、为什么会流失,是无论电商平台、时租服务、新零售业务、电子游戏领域都十分关注的点。 一般用户流失定义为,有一段时间(一般是平均用户获取服务次数的N倍时长)没有再次获取服务。随行业不同,市场会不一样,但对于流失的语义都是 以后基本都不

CRM系统在电商企业的应用

    电商服务公司开始使用CRM客户管理系统,用于帮助电商企业管理客户和提高绩效。本文就来说说,CRM客户管理系统在电商企业中的应用。 1、维护老客户,吸引新客户 很多数据都表明,获得一个新客户的成本是企业维护老客户的8-10倍。为了获得更多的客户,企业用来获客的营销活

如何分析用户的行为:5个用户分类指标,3个用户分析的重点指标

现在产品和服务都是围绕用户来进行展开的,用户的需求、反馈、满意度、体验度等越来越受到关注。所以,我们需要对用户进行精细的研究,以便推出更好更有针对性的产品和服务,那么如何对用户进行分析呢?在分析前该如何对用户进行分类呢?如何根据常用的用户指标和值得关注的用户指标去发现运

用户流失预警

搭建用户流失预警系统,主要分为3步:定义、分析、搭建 召回效果不好: 已经真正流失的用户很可能已经卸载了app,关闭了推送信息,不能进行有效触达用户因为某种原因放弃了app,在收到召回信息的时候很可能会无视及产生反感,召回的难度可能并不比获取一个新用户低 希望能够在一个用户成为

不同生命周期的会员应该如何运营?

相信读过博阳SCRM之前文章的朋友已经对会员营销不陌生了,对会员生命周期也有一定的了解,那么我们今天来聊一聊——不同生命周期的会员应该如何运营? 会员生命周期应该如何划分? 这个需要根据每一个品牌每一家企业不同的产品或服务模式,结合购买周期、商品使用周期、用户行为特征来设

metadata流失与带参装饰器

2个问题 如何解决被装饰过的函数的metadata的流失的问题? 带有参数的装饰器有什么用处? 如何解决被装饰过的函数的metadata的流失的问题? # decorator def log_func(func): def wrapper(*args, **kwargs): print('Function name: {}'format(func.__name__)) r

给出3个参数,N,M,K,怪兽有N滴血,等着英雄来砍自己,英雄每一次打击,都会让怪兽流失[0~M]的血量,到底流失多少?每一次在[0~M]上等概率的获取一个值,求K次打击之后,英雄把怪兽砍死的概率

问题描述:给出3个参数,N,M,K,怪兽有N滴血,等着英雄来砍自己,英雄每一次打击,都会让怪兽流失[0~M]的血量,到底流失多少?每一次在[0~M]上等概率的获取一个值,求K次打击之后,英雄把怪兽砍死的概率 例如: int N = 6; int M = 3; int K = 5; 解决方案:采用暴力递归加动态规划的思想 1、暴力递

分析方法8---群组分析方法

“群组分析方法”(也叫同期群分析方法)是按某个特征,将数据分为不同的组,然后比较各组的数据,说白了就是对数据分组然后来对比。这个分析方法在我们生活中经常可见,例如,在学校上体育课的时候,体育老师考虑到男生和女生的运动项目不一样,会把男生分为一组打篮球,女生分为一组跳绳。这其实

用户活跃度(用户流失标签)

划分依据 用户回访率划分; 统计用户最后一次访问与倒数第二次访问之间的时间间隔,可认为大于这个时间间隔后用户基本不会访问,即用户流失; 参考书籍

高速增长的关键:重视并关注漏斗

我们在高速增长的关键:建立并优化增长模型中介绍了 AARRR 漏斗,其首字母分别为 Acquisition、Activation、Retention、Referral、Revenue 的缩写字母。如果企业尝试了第一个方法回归增长源头,建立并优化增长模型没有取得高速增长的效果,那么是时候去处理一些难理解的数字了! 如果

电信用户流失预测任务

参考 https://work.datafountain.cn/forum?id=72&type=2&source=1 任务描述:随着电信行业的不断发展,运营商们越来越重视如何扩大其客户群体。据研究,获取新客户所需的成本远高于保留现有客户的成本,因此为了满足在激烈竞争中的优势,保留现有客户成为一大挑战。对电信行业而言,可

三步搭建精准召回体系,挽回流失用户

当APP累积的用户达到一定量级后,持续获取新增用户的压力会越来越大,而且随着移动互联网进入后半场,流量费用越来越贵。据统计,电商行业一个下载注册用户的成本已经超过150元,如果一个注册用户1000万的APP,其沉默用户>60%,则相当于18亿的推广费打水漂了。这时,相比拉新,唤醒沉默用户显然更具

如何预测您的用户即将流失?

留存作为产品运营过程中最关键的指标之一,既是产品变现的前提,同时也是评估产品商业价值的重要考量。市场竞争的白热化,日益增长的用户优质产品体验诉求,让各类APP面临着严峻的用户流失问题。为抢获更多流量,营销筹码不断增加,买量用户带来的非自然安装驱动也引发了更艰巨的留存挑战。如

数据分析方法和思维—5w2h

以下文章来源于DS数据科学之美 ,作者YYloveYQ 写在前面 首先谢谢懵懵冰, 粽子, 王松, Spring, 李思宏 ,大力 等(排名不分先后)转发文章让更多人看到 在数据分析的面试中, 你是否不止一次遇到以下的问题: DAU降低了, 怎么分析, 用户留存率下降了怎么分析 订单数量下降了怎么分析

电信用户流失预测

电信用户流失预测 1.案例概述2.数据预处理3.可视化分析4.特征工程5. 模型评估6.分析与决策 1.案例概述 任务描述:随着电信行业的不断发展,运营商们越来越重视如何扩大其客户群体。据研究,获取新客户所需的成本远高于保留现有客户的成本,因此为了满足在激烈竞争中的优势,保留现

客户流失预测

一.概述 1.1项目背景 客户是企业的重要资源,也是企业的无形资产,客户的流失,也就意味着资产的流失,因此进行流失分析是十分重要的,进行客户流失分析的目的,就是阻止或者避免客户的流失,提高企业的盈利水平和竞争力 1.2目的 深入了解用户画像及行为偏好,挖掘出影响用户流失的关键因素,