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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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
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2024-09-27 18:28:40
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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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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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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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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
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2024-07-24 22:19:52
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早先我曾探讨一个关于流失分析的整套流程问题，也说了流失分析是如何的重要，大概这种解说是苍白无力的，因为拿不出数据来说明这个问题，因此大家就会感觉比较飘渺，今天就是流失分析再次进行探讨，这次从数据的角度来理解为什么要做好流失分析。挽留一个老用户相比于拉动一个新用户，在游戏收入、产品周期维护方面都有好处的，只是我们现在解决用户入口的问题，但是没有重视用户流失的问题。这个问题就好像一个水池子，有进口，但
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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在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下，被预测变量可能是...
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2022-08-09 17:06:01
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# 基于Python的电信用户流失预警实现流程
## 引言
在电信行业，了解用户流失情况对于提高用户留存率和运营效益至关重要。本文将指导一位刚入行的小白开发者如何使用Python实现电信用户流失预警系统。
## 1. 数据收集
数据收集是流失预警系统的第一步，我们需要获取可用的用户数据以进行分析。以下是一些常见的数据来源：
| 数据来源 | 描述 |
| --- | --- |
| 用户信息
原创
2024-01-07 11:23:41
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挖坑。。。来日方长
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2019-01-07 15:36:00
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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
``
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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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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一、银行客户流失预测第十三期3天AI进阶实战营就是银行客户流失预测，使用BML一键训练、预测、发布，速度挺好，看来我等要被BML打败了，我也来试试。1.数据集简介背景介绍我们知道，注册新客户要比保留现有客户难得多。对于银行而言，了解导致客户决定离开的决定是非常有帮忙的。防止流失可以使银行制定忠诚度计划和保留活动，以保持尽可能多的客户。数据描述RowNumber-对应于记录（行）号，对输出没有影响。
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2024-01-15 14:36:18
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最近做了一些用户流失、生命周期分析相关的项目（电商领域）。些许实战经验，趁周末和大家聊聊。经常听到有人提起“用户流失”这个概念。有时候出自老板之口，他可能参与了几场业内交流会，听到“拉一个新用户的成本是维护老用户的10倍”，亦或是对于行业流量见顶的焦虑，深感阻止用户流失刻不容缓。有时候出自运营之口，他们觉得花了老大劲儿拉来的用户，总得做点什么，不能让用户白白流失掉。不过更多时候，是KPI没完成，想
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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1 定义问题客户流失率问题是电信运营商面临得一项重要课题，也是一个较为流行的案例。根据测算，招揽新的客户比保留住既有客户的花费大得多（通常5-20倍的差距）。因此，如何保留住现在的客户对运营商而言是一项非常有意义的事情。 本文希望通过一个公开数据的客户流失率问题分析，能够带着大家理解如何应用机器学习预测算法到实际应用中。当然， 实际的场景比本文例子复杂的多，如果想具体应用到项目， 还需要针对不
文章目录1、为什么预测流失2、需求分析3、特征工程四、算法选择·逻辑回归算法五、代码走起 1、为什么预测流失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，及时对有流失趋向的用户进行营销召回，这对公司来讲是非常有必要的。2、需求分析模型标签、目标值、y（用户流失的概率）。比如说：A（0.2），B（0
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2024-04-05 11:58:37
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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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2024-02-19 22:21:57
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