Nervousr的博客

在模型编译阶段，选择合适的损失函数和优化器是关键。对于二分类问题，采用二元交叉熵损失函数（binary_crossentropy），它能够衡量模型预测概率分布与真实标签分布之间的差异，为模型训练提供优化方向。优化器选择Adam，它结合了AdaGrad和RMSProp的优点，能够自适应地调整学习率，在不同参数空间中实现快速且稳定的收敛。通过model.summary()函数输出模型的结构信息，包括各层的名称、输出形状和参数数量，这有助于直观了解模型的规模和复杂度，为后续的训练和调整提供参考依据。

其中，'Tenure'（在网时长）可能是影响用户流失的关键因素，意味着用户在平台上的停留时间越长，流失的可能性可能越低，这提示平台应注重提高用户粘性，增加用户在平台上的活跃度和停留时间。)的分析，挖掘用户流失的原因和模式，分析发现用户投诉处理效率（Complain）、距上次消费时长（DaySinceLastOrder）、会员生命周期（Tenure）等8项核心指标对流失预测贡献度达87%，模型准确率94.58%，并提出相应的建议。重视用户的满意度，及时处理用户的投诉和反馈，不断改进平台的服务和功能。

本报告基于某电商平台用户行为数据（采样10%），通过清洗、探索性分析及多维度建模，旨在挖掘用户行为特征、商品销售规律及用户价值分层，为运营策略优化提供数据支持。原始数据字段：用户ID、商品ID、类目ID、行为类型、时间戳。长尾商品（购买量低）可考虑捆绑销售或限时折扣，提升动销率。长尾商品（购买量低）可考虑捆绑销售或限时折扣，提升动销率。，少数高活跃用户贡献大部分行为，多数用户行为次数较少。