背景预警和智能分析是当今数据产品不可缺少的功能之一。 本文分享我在工作中遇到的的预警和智能分析的技术方案。需求描述：用户可对多个指标设置多个预警规则，次日达到预警条件则发送预警消息，并根据预警消息进行归因分析，生成智能分析报告。用户可根据消息查看对应的智能分析报告。整体流程如图:1.预警1.1 预警流程设计整个预警功能的难点就是跑批模块，整个技术方案也是经过多次技术评审，不断反复沟通、迭代，并确定
挖坑。。。来日方长
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2019-01-07 15:36:00
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文章目录一、如何搭建用户流失预警1.1 定义流失用户1.2 分析流失原因1.3 流失预警模型搭建二、分层运营、预警用户召回2.1 用户分层2.2 流失风险用户促活、召回方式 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流失
风控模型-风险预警模型最近一个朋友在面试一家银行的算法岗，第一轮是take home test，也就是公司发了个测试题，要求候选人回家做完，面试讲解。看来今年市场行情的确不太好，很少高级算法岗会有这么一轮面试。笔者看了下数据，还蛮有意思，正好顺一下建模的pipeline，讲解下WOE和LR的结合应用。WOE 的应用价值处理缺失值：利用分箱讲null单独处理，可以讲有效覆盖率只有30%的数据利用起来
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2023-08-27 08:21:28
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# 基于机器学习算法构建疫情预警模型
随着新冠疫情的全球蔓延，疫情预警成为了全球关注的焦点。传统的疫情监测方法往往依赖于人工统计和报道，效率低下且容易出现延迟，因此基于机器学习算法构建疫情预警模型成为了一种重要的解决方案。在本文中，我们将介绍如何利用机器学习算法构建疫情预警模型，并给出代码示例。
## 1. 数据收集
首先，我们需要收集与疫情相关的数据。这些数据可以包括病例数量、传播速度、医
这是一个中型股份制银行2020年实施的智能运维项目。朋友中很多从事IT运维工作，基本状态就是24小时待命。监控系统上得越多，各种告警信息越多，直到最后听到呼叫声也麻木了为止 …… 项目的主要目标：解决某中型银行客户（以下简称“A行”：一家位于中国南部的股份制银行）日常运维中存在的告警风暴问题。A行主要运维痛点是告警风暴频发，系统日增告警量达5000多条。在这种情况下运维人员根
承接上篇。本篇主要利用逻辑回归算法模型，对即将流失用户进行预测，判断哪些客户会流失。一、数据预处理上一篇对基础的缺失值等已经进行过处理，这里主要是根据建模需求再进一步处理。1.1特征编码特征主要分为连续特征和离散特征，其中离散特征根据特征之间是否有大小关系又细分为两类。连续特征：“tenure”、“MonthlyCharges”、“TotalCharges”，一般采用归一标准化方式处
1.项目背景客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，除了浪费拉新成本，还需要花费更多的用户召回成本。 所以，电信行业在竞争日益激烈当下，如何挽留更多用户成为一项关键业务指标。为了更好运营用户，这就要求要了解流失用户的特征，分析流失原因，预测用户流失，确定挽留目标用户并制定有效方案。2.明确分析问题分析用户特征与流失的关系。从整体情况看，流失用户
利用WOE & IV建立用户流失模型现在流量红利越来越小，获新客的成本也越来越高，比如活动投资10万元，新客获客100个，获客成本就是100元/个，但是如果客单价平均50元，用户在整个生命周期中平均下单次数只要小于2，那么这波活动general来说就是亏损的。但是如果获客成本持续走高是客观现实，提升ROI的方式就是增加用户的生命周期价值了，也就是提升我们说的LTV。用户流失模型就是来服务如
利用python建立客户流失预警模型（上）——数据处理部分前言看了不少文章受益匪浅，我也来在这里尝试总结一下自己运用到的，旨在和大家一起交流学习，请各位大佬多多指教。 下面进入正题，数据为商业银行的客户数据，将数据集分为训练集和测试机： 1、构建客户流失预警模型（bad_good为被解释变量）； 2、通过相关变量构建客户画像系统； 3、根据两个模型，提出流失客户的应对策略 我将从数据处理和模型建立
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2023-08-25 20:32:09
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实验文档1.预警模型预警模型主要任务是根据当前的安全形势给出当前的安全风险值。
当前的安全形势由多项指标组成比如 某些违章的数量，环境的温度湿度等。而安全风险值就是一个具体数值，提供给管理者作为决策依据。由于安全形势和安全风险值之间的关系未知，采用前馈神经网络学习安全形势和安全风险值之间的内在联系。（1）输入数据形式采用前馈神经网络作训练， 需要的训练数据形式为
（当前各项安全指标的数值， 当前安
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2023-09-18 18:24:50
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流失预测模型在很多行业都有引用到切实的市场运营当中，而接下来就开门见山的说一下游戏行业有关用户流失模型的建立。 目标：关于游戏用户的流失，普片的衡量指标有周流失与月流失，接下来研究的问题有两个：① 有关付费用户的月登陆流失问题② 有关付费用户的月付费流失（付费用户的月登陆流失定义：本月充值的用户在下个月不再有
1.开发环境语言：python3 开发工具：pycharm 工具库：PyQt5 5.12.1 pyqt5-tools 5.11.2.1.3注：导入上面两个库要先导入sip库2.简介介绍：关于气象预警信息问题，采用Python、QT编程方法，借助聚合数据提供的气象信息接口，制作出一个简单的气象预警软件；达到了对各个省份，不同时间段气象的查询功能，实现了对查询结果复制功能和将结果保存到文件中
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2023-08-07 22:18:52
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建立预警模型的目的是提前识别潜在流失用户，为挽留用户赢得时间。流失预警模型，不应该只是单一的模型，而应该是一系列模型。预警模型的优劣通常用准确率、召回率来衡量。准确率：预测为流失的用户中，有多少真的流失。召回率：真实的流失用户中，有多少被预测为流失。 对于结果类的预测模型，只关注预测的准确性。比如，预测股票的涨跌，只要模型预测准确，按预测结果操作即可。但对于策略类的预测模型，预测只是第一步，还需要
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2023-08-30 14:39:11
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背景线上的系统在运行中，发生故障时怎么及时的通过手机通知到相关人员？当然这是个很简单的需求，现有的方法有很多，例如：如果我们用的云产品，那么一般都会有配套对应的监控预警功能，根据需要配置一下即可，支持短信，邮箱通知。如果我们已经搭建了一套运维监控系统，比如zabbix之类的，那么我们学会zabbix，然后配置也即可，支持短信，邮箱通知。…但如果我们希望有一个比较简单轻便，能灵活定制和快速实施的方法
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2023-09-27 15:35:22
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文章目录1. 学习目标2. 操作讲解3、作业结果1. 学习目标理解并实现基于方差和标准差的投资风险理解并实现基于协方差的投资风险2. 操作讲解上一节，我们学习了如何定义并计算投资收益。但是投资不仅要考虑回报，还要考虑风险。现实生活中，风险其实是由很多因素决定的，而我们在这里不可能涵盖所有的客观因素。所以，我们会从投资的价值变化来考虑风险问题。今天的任务会考虑两种风险，一种是股票价格不确定性风险，一
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2023-09-24 20:46:31
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背景今日我的Python心路历程是 股票实战可视化风险评估操练)分析股票风向评估之前，需要先做两个准备工作： 一方面是抓取整理其中的几只数据，如下图所示：另一方面是需要将数据进行一次转换，即求得每个公司的每日股票变化情况（daily-return）。如下所示：#每日差距分析
top_tech_dr = top_tech_df.pct_change()
print top_tech_
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2023-10-09 09:56:14
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本篇主要做的是一个流失预警模型实时查询的一个测试，需求描述：用户名单请求判断是否流失，秒级内返回判断结果。操作场景如下： 流失预警模型，预测用户是否在未来一段时间内流失(牵涉到流失定义，用户活跃度定义，用户行为时间定义等)建立，用到
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2023-09-28 11:43:13
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8月20日，央行发布了《2020年第二季度支付体系运行总体情况》，数据显示，截至第二季度末，信用卡逾期半年未偿信贷总额838.84亿元，占信用卡应偿信贷余额的1.17%。与一季度相比，信用卡逾期总额出现小幅下滑，这与银行在二季度采取严格的风控措施有关。为了应对信用卡带来的大规模逾期，多家银行在二季度开始加大信用卡整顿力度，而评分卡模型正是银行最常见的金融风控工具之一。什么是评分卡模型 评分卡模型又
Python 预警：为什么需要警觉？介绍Python 是一种强大而灵活的编程语言，被广泛应用于数据分析、Web开发、人工智能等领域。但是，对于那些依赖 Python 的企业和开发者来说，也存在着一些必须面对的预警。本文将会介绍一些重要的 Python 预警，以及为什么需要关注它们。预警一： Python 2 不再受支持Python 2 的开发已经停止了，不再受到官方的支持与维护。这意味着如果你仍然
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2023-09-22 20:15:19
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