数据分析_用户流失三步走

最新推荐文章于 2025-05-22 09:53:10 发布
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#用户流失

1.前期准备

数据
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代码实现

导入库：
库函数
读取数据：
读取
数据审计
可视化分析
查看数据类型
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缺失值填充
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特征转换GBDT
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gbdt
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LR交叉检验，样本均衡
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LR建模与预测
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部署与落地
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别等用户“跑路”才慌张——用数据打好客户流失的预防针
Echo_Wish
04-21 141
行业流失定义示例电商30天未登录或无购买SaaS连续两次账期未续费内容平台金融连续60天无交易记录✅ 小贴士：定义“流失”的标准，是后续建模的基础，一定要和业务团队反复确认。别等客户流失了才后悔，数据能告诉你“风向变了”。在大数据时代，客户流失不再是“黑箱”，而是“可测、可控、可逆”的过程。你需要的，不只是一个模型，更是一套数据驱动的用户运营逻辑从数据中找信号用模型判断概率通过运营做干预最终实现商业增长。
nginx+flume网络流量日志实时数据分析实战_日志数据分析
2401_83946044的博客
04-28 626
用户对网站的每次访问包含了一系列的点击动作行为，这些点击行为数据就构成了点击流数据（Click Stream Data），它代表了用户浏览网站的整个流程。比如用户在某一个会话session内，进入会话的起始页面和起始时间，会话结束是从哪个页面离开的，离开时间，本次session总共访问了几个页面等信息。事实表的数据中，有些属性共同组成了一个字段（糅合在一起），比如年月日时分秒构成了时间,当需要根据某一属性进行分组统计的时候，需要截取拼接之类的操作，效率极低。如果超过30分钟，则把下次访问算成新的会话开始。
数据分析——用户流失分析
森谷蘑的博客
03-22 1884
数据分析——用户流失分析
用户流失数据分析报告
qq_34331694的博客
08-13 6693
1. 项目背景 本数据报告以某电商app平台为数据集，通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析，从而探索淘宝用户的行为模式，找到用户流失的原因并提出改善建议。 具体指标包括：日PV和日UV分析，付费率分析，复购行为分析，漏斗流失分析和用户价值RFM分析。 2. 提出问题 淘宝用户流失的原因是什么？ 淘宝用户是在哪个环节流失的？ 不同时间的用户需求量和购买量的关系，怎么根据时间制定策略？ 复购率高的商品流失率怎么样？ 怎么根据不同RFM类型用户制定用户留存策略。 3. 分析思路 本试验采用的数据记录了访
用户流失分析.pdf
05-01
对用户（租户）流失进行分析，以及自己做的分析报告，初次尝试，不知是否用错方法，还往大家看后多多指教。
浅谈网络游戏中新用户首日流失的数据分析
aobu0171的博客
11-22 458
本文较为基础，系本新手的个人总结，在总结中进步嘛。有错误恳请指正，谢谢！ 网游的用户流失主要集中在新增日，因此本文只谈新玩家的首日流失。 首先，直接上一个简单的图表： 文中所有表中填充的均非真实数据，乃为半随机填充，可能有不合常理的地方，亦有可能影响结论。 下表为某游戏某日新注册玩家在当天的游戏情况，即进度最快的一批玩家到了“任务3”节点。 ...
用户流失分析
M冰的博客
09-04 9318
用户流失预测 案例描述 项目描述：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。 数据集：本案例所使用数据集来自Kaggle平台，数据集一共提供了7043条用户样本，每条数据包含21个属性，由多维度的客户信息和最终是否流失的标签组成，
游戏数据分析 | 用户流失原因分析
weixin_42565558的博客
04-02 7052
流失用户分析的方法有很多，常见的方法有流失等级分布、 等级停滞率、分渠道和平台的留存率对比、主线任务持有率。本文将从合理定义流失用户、客户端卸载原因和5W1H分析法来分析流失用户，并且用聚类分析对活跃用户进行细分，其目标在于更好地了解用户并满足用户需求，使游戏运营活动做到有的放矢，以提高游戏的盈利能力，推动收入的增长。 目录一、合理定义流失用户用户多久没上线算流失？流失用户回归率拐点理论二、玩...
游戏运营进阶课 | 小游戏首关留不住人？三步查清流失原因
最新发布
SolarEngine的博客
05-22 960
修好让用户玩下去的路
用户运营：5步学会用户留存数据分析
dsit1188的博客
12-21 1674
内容留人、功能留人、好友留人、物质激励、情感留人、个人品牌推荐、线下活动等只是常见的提升用户留存率的运营手段，为了更加有效和科学性的进行用户运营工作，运营需要做的是运营手段执行前的用户留存率数据分析，和运营手段执行后的留存率提升效果评估。 1 什么是用户留存率 在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是该应用的留存用户，这部分留存用户占当时新增用户的比例即为留存率。 例如，7月份某旅行app新增用户500，这500人在8月份启动过应用的有250人，
python做的电信流失用户分析
11-16
python做的电信流失用户分析，算是标准的分析流程了，需要的同学可以下载
python数据分析与机器学习-用户流失预警
weixin_35637700的博客
03-03 6582
    本文针对某网站游戏用户数据，运用python、pandas、matplotlib及sklearn，对初始数据进行数据清理，并结合机器学习的一些算法，建立关于用户流失预警的简单模型，重点是模型评估指标，可作为入门机器学习的小案例。1.加载数据，查看数据特征，分析特征。2.删除无用特征，处理字符型特征及样本标签(可参考贷款申请利润最大化)，将数据标准化，消除量纲对机器学习建模的影响，这里使用s...
四步帮你分析用户流失原因 - 产品设计GAP模型
weixin_34349320的博客
11-24 650
　　用户流失原因调研时不知如何入手?　　不知如何才能找到用户真正的流失原因?　　不知如何把调研结果应用到产品改善中?　　到底要怎样才能做好用户流失原因研究呢?　　在做了一些用户流失原因调研项目后，笔者总结了用户流失原因调研四步经。　　第一步：了解调研目的　　无论做什么调研，研究员首先要确认调研目的，只有知道需求方最终想要解决什么问题才能做好调研。用户流失原因调研不只是简单的了...
用户交易数据分析-流失分析
liweijie231的博客
08-02 3190
客户流失分析 客户流失分析回答问题包括： 流失客户总体情况怎样？ 流失客户对公司造成了什么损失？ 哪些因素造成了客户的流失？ 不同标签的客群流失情况有什么差别？ 如果某个客户将要流失，他会在多长时间内流失？ 哪些客户可能会流失？ 现有客户的流失概率？ 数据模型设计 元数据 分类 用户ID 维度 是否新增客户 维度 渠道 维度 ...
通信公司—用户流失分析及预测
Mars_1GE的博客
10-28 4272
海豹通信公司是通信界的巨头，其用户流失率若降低5%，那么公司利润将提升25%-85%。如今随着市场饱和度上升，高居不下的获客成本让公司遭遇了“天花板”，甚至陷入获客难的窘境。增加用户黏性和延长用户生命周期成了海豹通信亟待解决的问题。
大三上数据挖掘，银行客户流失预警
Youngzkai的博客
07-10 3865
项目描述： 首先用Excel对数据进行预处理，将英文字符替换成数字，对无关信息列删除，然后在Notekbook里面用pandas读取数据，数据格式和excel 是一样的。将前36列作为自变量想，37列的是否流失作为因变量y,并把原始数据按4:1分成训练集和测试集，再从sklearn.linear_model导入LogisticRegression模型，然后用fit(x,y)方法来拟合。用lr.s...
用户流失预测分析与应用项目
m0_46211325的博客
01-23 1599
1.项目背景: 业务部门希望数据部门能对流失用户做分析,找到流失用户的典型特征.例如 1.流失用户的的哪些特征最显著 2.当客户在哪些特征的什么条件下比较容易发生流失行为 基于此目的,业务部门就能针对这些客户的典型特征做出有针对性的业务优化及挽留 基于上述需求,我们发现这次的数据工作的特点如下: ①.这是关于特征提取的分析工作,目标交付物是特征重要性和特征规则 ②.该需求可通过决策树的算法实现,并...
电信用户流失数据分析及总结
KYRIE_wzh的博客
03-30 9990
一、项目介绍 随着市场饱和度的上升，电信运营商亟待增加用户粘性，延长用户生命周期。本项目主要对某电信服务商的用户基础数据进行分析以及预测，探索对用户流失有深刻影响的相关指标，帮助服务商制定有针对性的用户挽留计划，提高用户留存率。 二、技术工具 本项目以jupyter notebook为平台，以Python语言为基础，采用pandas进行数据整理和统计分析，用matplotlib、seaborn进行可视化呈现，scikit-learn的LogisticRegression建模预测。 目的：找出用户流失原因，降
大数据分析利器：预测用户流失周期数据集
- 数据科学家：利用算法和模型分析数据集，进行用户流失预测。 - 机器学习工程师：开发和优化预测模型，提升预测准确度。 - 企业管理人员：关注企业数据，分析用户行为，制定营销策略。 - 市场营销人员：了解用户...
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