本文是对“用户流失原因”问题进行的思考整理，仅作记录，欢迎讨论。思维框架图版：文版：内部原因：1. 数据验证先确认指标逻辑计算和数据提取是否存在问题；数据提取无误后，则需向相关技术同学确认数据采集、传输、存储过程是否问题，是否有丢数据或者正在更新数据的情况。确认数据准确后，进行下一步分析。2. 周期性排查延长时间线查看是否存在数据周期性波动（如是开学季、淡季、社会热点较之前较少）。在否
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2023-08-01 17:43:54
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今天教大家如何用Python写一个电信用户流失预测模型。之前我们用Python写了员工流失预测模型，这次我们试试Python预测电信用户的流失。01、商业理解流失客户是指那些曾经使用过产品或服务，由于对产品失去兴趣等种种原因，不再使用产品或服务的顾客。电信服务公司、互联网服务提供商、保险公司等经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键业务指标之一，因为留住一个老客户的成本远远低于获得一个新客户
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2024-02-01 20:22:11
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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
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2023-11-21 13:05:54
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用户在一个网站中一般会经历新鲜期，沉迷期，消退期，离开网站。四个阶段。如何能够延长用户在网站的停留周期是我们作为产品人员需要迫切解决的问题。试想，如在用户消退期到达之前能够使用某种方法接着使用户重新进入新鲜期或者沉迷期，从而降低用户的流失。
要完成流失用户的预测，我们首先需要确定以下三点
－什么叫做流失？什么叫做正常？（比如用户多少时间不登陆，网站自己定义的用户活跃度）
－要分析哪些用户
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2023-12-03 09:37:37
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研究目的有效预测当前用户是否流失，针对高价值的潜在流失用户进行精细化运营以此挽留目标用户。用户流失预测2.1用户流失定义流失用户：上一个周期有下单而本周期没有下单的用户 非流失用户：上一个周期和本周期都有下单的用户2.2用户流失率以一个季度为周期，用户流失率指的是上一个周期有下单而本周期没有下单的用户数与上一个周期有下单的用户之比。 下图为近四个周期的用户流失率，平均流失率为19.76%。2.3
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2023-09-21 14:39:49
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据悉华为的鸿蒙系统上线一个星期已获得近千万用户，可谓开局良好，获益于鸿蒙系统的良好开局，或许鸿蒙系统今年将能得以实现3亿用户的预期目标。目前到年底，还有30个星期，按每个星期1000万新增用户的速度计算，年底应该可以实现3亿；而且目前鸿蒙系统主要向华为手机和荣耀手机用户推送，如果300多个合作伙伴也将共同推进，那么预期用户增长速度会更快。鸿蒙系统的用户发展得如此快获益于它巨量的存量用户。华为手机已
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2023-09-09 15:07:26
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# Python用户流失预测
## 引言
在当今数字化时代，用户流失是任何企业都需要面对的一个挑战。对于使用Python编程语言的企业来说，预测用户流失可以帮助企业了解用户的行为和需求，并采取相应的措施来留住用户。本文将介绍Python中一些常用的用户流失预测方法，并给出相应的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
## 1. 数据准备
在进行用户流失预测之前，我们首先需要准备相应的
原创
2023-10-30 13:42:43
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# 如何实现Android用户量统计
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何实现Android用户量统计感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你了解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 集成Firebase SDK |
| 2 | 配置Firebase Analytic
原创
2024-07-25 08:17:08
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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
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2023-12-16 21:02:53
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电信行业各大运营商竞争激烈，获客成本高，流失损失大。根据用户特征，建立流失预测模型，从中发掘用户流失的主要影响因素，对即将流失的用户进行针对性运营，是非常有必要的。本文应用机器学习方法，对电信客户流失数据进行数据清洗，模型建立及优化，模型评估，结果分析及建议，得出一个电信用户流失预测分类器。并总结出用户流失的影响因素及运营建议。目录1.数据预处理1.1数据概览1.2 数据预处理2.模型建立和优化2
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2024-07-29 20:05:43
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近日据华为方面的消息指出华为手机用户升级已突破2亿多，2021年的鸿蒙设备发货了超过1亿，合计鸿蒙用户数已突破3亿多，成为全球事实上的第三大移动操作系统。2021年6月鸿蒙系统上线，开始给华为存量手机用户推送鸿蒙系统，随后鸿蒙系统的用户迅速增长，周净增用户数一度达到千万，依托于这些存量手机用户，鸿蒙系统在2021年底取得了2亿多用户。华为为了推动这些存量手机用户升级鸿蒙系统，也是竭尽全力，它推出了
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2023-08-29 13:35:23
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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对用户行为的分析，我们可以挖掘用户的购买规律，了解产品的热度，并结合门店的营销策略，实现更精细、更精准的运营，让业务获得更好的增长。数据集（查看文末了解数据获取方式）包含用户行为，由用户ID、产品ID
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2023-12-30 20:43:38
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大量的用户流失给我们的产品带来极大的挑战，用户为什么流失？流失之后去哪儿了？怎么挽留现有用户？怎么“召回”已流失用户？本文以“手机QQ音乐播放器流失用户研究”为例，谈一下自己的理解，供大家参考。
一、先把相关术语搞清楚
有些术语团队内部之前会有定义，没有错误的话，只需要理解和延用即可。有些术语团队第一次接触，需要先进行定义，经过团队内部一致认同之后，方
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2024-07-01 15:36:05
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银行用户流失预测Python是一项非常重要的任务，尤其是在竞争激烈的金融行业中。通过准确预测客户流失，银行可以采取有效的措施留住客户，提升客户满意度和忠诚度。本文将详细介绍使用Python进行银行用户流失预测的具体过程，涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
在进行用户流失预测之前，我们需要配置好相应的环境，包括安装所需的依赖库。下面是环境准备的步骤：
### 前置依赖安装
文章目录一、流失预测意义二、需求分析模型标签：那该怎么办呢？三、特征工程（1）特征数据源（2）选择特征四、算法选择·逻辑回归算法（1）逻辑回归算法简介（2）实现步骤五、代码开干（1）样本数据（2）待预测分类数据（3）代码实现 一、流失预测意义每个企业都渴望建立和保持一个忠实的客户群，而事实是由于各方面原因不可避免的会流失一些用户。 如果我们根据用户的活跃度及消费情况，判断用户的流失意向，及时对有
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2023-11-24 02:30:10
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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
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2024-06-28 14:02:18
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互联网购物基本是一种非契约型协议，顾客的购买行为均具有随机性和不可预测性，那如何在此激烈的网络市场立于不败之地，那就应该尽可能的降低网络顾客的流失率。目前用于预测顾客流失率的模型有：模型，Logistics模型，Pareto/NBD模型，BG/NBD模型以及引申的各类模型，通过结合分类模型评估方法，就可以检验模型的准确率，从而进一步应用与实际用
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2024-04-28 20:15:44
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一、项目背景与目的数据来源于Kaggle某项目：Bank Customer Churn | Kaggle本数据集包括10000条匿名跨国银行的客户数据。数据分析的目的是预测客户流失的概率，然后通过预测模型的建立，相应地去提高用户的活跃度，实现挽留客户，降低挽留关怀工作的成本。二、明确问题项目关键问题是用户流失，在数据集中有一个Exited字段是我们需要预测的目标变量，Exited=1代表客户流失，
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2023-11-13 10:33:24
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流失用户分析模型是通过数据分析来识别和预测可能流失的用户，从而帮助企业采取措施留住客户。以下是我整理的关于如何在 Python 中实现流失用户分析模型的详细步骤。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好开发环境。以下是我推荐的依赖和安装指南。
依赖安装指南：
- Python 3.6+
- pandas
- scikit-learn
- matplotlib
- seaborn
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随着技术的不断发展和变化，Java用户量持续下降的问题愈加引人关注。这个现象的背后原因错综复杂，但不断变化的开发者偏好、技术栈选择及其快速发展，不可忽视。在这篇博文中，我将展开对这一问题的深入探讨，分享解决“Java用户量持续下降”问题的详细过程。
### 版本对比
在分析问题的过程中，首先需要了解Java的版本演进史，以便评估新旧版本间的兼容性和技术特性。以下是Java版本的时间轴：
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