1前言 针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度...用户流失行为定义 这里罗列了流失分析可能需要考虑的三个维度：动因、程度和去向。不同业务场景下流失分析可能需要综合考虑多个维度，以制定最为合理的分析目标。...图3：Roll-rate分析 2. 数据理解 针对用户流失预警这一分析目标，我们重点考察用户活跃类指标，构建流失预警分析建模指标体系： ? 图4：建模指标体系 3. 数据准备 3.1....比如本次流失分析的场景下，流失用户作为目标样本，相比整体大盘来说肯定是属于稀有的标签。...用户群体细分：针对不同类型的用户分别搭建流失预警模型； 2. 用户行为分析：分析用户产品使用行为及内容偏好，挖掘用户使用习惯及兴趣点，实现个性化推荐，拉动用户活跃。
导语｜针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度...而落脚点则是建立一套流失预警的分类模型，预测用户的流失概率。 基于上述需求，首先我们要明确“用户流失”的定义，使得分析的目标更符合业务理解及分析要求。...2.1.1 用户流失行为定义 这里罗列了流失分析可能需要考虑的三个维度：动因、程度和去向。不同业务场景下流失分析可能需要综合考虑多个维度，以制定最为合理的分析目标。...图3：Roll-rate分析 2.2 数据理解 针对用户流失预警这一分析目标，我们重点考察用户活跃类指标，构建流失预警分析建模指标体系： 图4：建模指标体系 2.3 数据准备 2.3.1 样本构造 流失预警分析样本数据选取...比如本次流失分析的场景下，流失用户作为目标样本，相比整体大盘来说肯定是属于稀有的标签。
有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。今天系统解答一下。...用户流失分析常见错误 ☆错误1：试图挽留每一位用户。这是运营最常见的错误，很多新人都会踩这个坑。不购物了就发券，不登录了摇转盘。结果空烧经费，养出来一帮无利不起早的羊毛客。...☆错误3：只盯流失不看活跃，事后诸葛。这是另一个常见错误。在流失率实际增高以后才开始分析。结果木已成舟，用户都跑了，分析了也没啥用。流失率是个相对滞后的指标。...用户流失分析基本思路 用户流失分析的目标是把流失率关在笼子里，因此在数据上，我们首先关注的是流失率走势，尤其关注三类问题（如下图所示）。 ? 1、事件型问题。由一次/多次事件引发的短期流失率波动。...整明白了这些，基本就搞懂了整个用户运营的流程。本质上，用户流失分析难，难在：做分析的同学们很少懂用户运营的业务。 拉一个做分析的同学出来问： 生命周期该是多长？ 行业性留存率是多少？
1 前言 针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度...用户流失行为定义 这里罗列了流失分析可能需要考虑的三个维度：动因、程度和去向。不同业务场景下流失分析可能需要综合考虑多个维度，以制定最为合理的分析目标。...图3：Roll-rate分析 2. 数据理解 针对用户流失预警这一分析目标，我们重点考察用户活跃类指标，构建流失预警分析建模指标体系： ? 图4：建模指标体系 3. 数据准备 3.1....比如本次流失分析的场景下，流失用户作为目标样本，相比整体大盘来说肯定是属于稀有的标签。...用户群体细分：针对不同类型的用户分别搭建流失预警模型； 2. 用户行为分析：分析用户产品使用行为及内容偏好，挖掘用户使用习惯及兴趣点，实现个性化推荐，拉动用户活跃。
第一步：了解数据模型 对于此分析，我们假设拥有如下数据库： customers：客户信息表。 orders：订单表。 payments：付款交易表。...churned_customers, COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM customers) AS churn_rate FROM inactive_customers; 第三步：分析客户流失模式...IN (SELECT customer_id FROM inactive_customers) GROUP BY order_status; 3.2 按支付方式分析流失率 --根据支付方式分析流失率...orders GROUP BY customer_id ) AS customer_orders GROUP BY customer_segment; 三、结论： 使用 SQL 进行流失分析为客户保留策略的企业提供了可行的见解...通过 SQL 查询，可以计算客户流失率、确定客户流失的常见原因，并根据客户的行为对客户进行细分。这样，就可以制定有针对性的策略来留住客户并培养长期关系。
作者：陈老师 来源：接地气学堂 有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。...用户流失分析常见错误 ☆错误1：试图挽留每一位用户。这是运营最常见的错误，很多新人都会踩这个坑。不购物了就发券，不登录了摇转盘。结果空烧经费，养出来一帮无利不起早的羊毛客。...☆错误3：只盯流失不看活跃，事后诸葛。这是另一个常见错误。在流失率实际增高以后才开始分析。结果木已成舟，用户都跑了，分析了也没啥用。流失率是个相对滞后的指标。...用户流失分析基本思路 用户流失分析的目标是把流失率关在笼子里，因此在数据上，我们首先关注的是流失率走势，尤其关注三类问题（如下图所示）。 ? 1、事件型问题。由一次/多次事件引发的短期流失率波动。...整明白了这些，基本就搞懂了整个用户运营的流程。本质上，用户流失分析难，难在：做分析的同学们很少懂用户运营的业务。 拉一个做分析的同学出来问： 生命周期该是多长？ 行业性留存率是多少？
基于生存分析模型的用户流失预测 小O：有没有什么很好的办法在预测用户流失的同时，提供一些建议帮助我们运营呢？...小H：这简单，如果我可以告诉你什么样的人群容易流失、什么时间点容易流失、用户的可能存活多节可以吗？...本文参考自python数据分析案例-利用生存分析Kaplan-Meier法与COX比例风险回归模型进行客户流失分析与剩余价值预测[1]。...不存在半衰期，即当用户流失达到50%的时间节点 0-10个月用户流失加快，50-60个月的用户流失速率也有所提升 # 缩短时间查看前20个月 t = np.linspace(0, 20, 21) fig...因此也可以将inf定义为最大值 一些用户会在流失前被预测为流失，因此存在剩余生存时间为负。
没有想到你是这样的用户！——流失用户预警“ 然后回到文章的正题，关于用户流失。...一、 如何定义用户属于流失 说到流失用户，什么用户叫流失？在这个问题的一开始就遭遇了这样的问题，如何判定用户流失了？...用户是尝鲜失败流失？复购一段时间后流失？黄金用户突然流失？用户在逐步降低频率濒临流失临界值？已经流失了的用户？这5类将会在后期为我们提供非常重要的帮助。...这里也给大家安利一个“层次分析法”，真正落地的建议才会给产品，给用户，给公司带来最大的价值。因此我们本身结论就必须要价值最大化。 说了这么多，字不如图。也分享给大家整个项目过程中的思考图。...层次分析法——美国大学教授、运筹学家脱马士·汉蒂(T.L.Saaty)
因此为了满足在激烈竞争中的优势，提前预测出用户是否会流失，采取保留措施成为一大挑战。 本文和你一起探索电信流失客户的画像，后续文章会对电信用户进行流失预测。...一、数据读取与分析 首先介绍一下数据集，它总共包含了7043个用户的信息。...老年人的流失率为0.417，远高于非老年人的流失率0.236。 说明如果想增加用户留存，可以考虑给老年人一些优惠活动或采取一些激励措施来减少老用户的流失。...由于使用产品时长、月费用、总费用三个指标的值个数较为分散，应用上面的pivot_table分析得不出结论，于是采用IV分析法。...从bad_rate一列可以看出，总费用越低，客户流失率越高，可能和客户是新用户相关。 三、流失客户画像分析-总结 总结的流失客户画像如下： 至此，电信流失客户画像已讲解完毕。
Cox风险比例模型效果评估 3.Cox风险比例模型预测流失用户 4.改善运营策略，防止用户流失 生存分析(survivalanalysis...举个例子来说，在互联网行业，用户流失是较为常见的分析主题，生存分析法就可以运用于探究用户从进入互联网产品到流失这一过程的转变时长。这一期内容，小编会运用生存分析方法通过Python预测用户流失周期。...在该数据集中，流失用户的定义为在上个月之内离开的用户，数据集已经给出用户流失标签。...，留存用户的留存时间、总消费金额长于流失用户，但留存用户的月付费金额少于流失用户。...图1流失与费流失用户各个特征对比
淘宝APP的功能日益复杂，但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功能，本文利用sql对淘宝用户行为数据进行分析，通过用户行为分析业务问题。 一....提出问题 本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析，为以下问题提供解释和改进建议： 1.分析用户使用APP过程中的常见电商分析指标，确定各个环节的流失率，找到需要改进的环节 2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律...1.基于AARRR漏斗模型分析用户行为 本文通过常用的电商数据分析指标，采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。...AARRR模型是根据用户使用产品全流程的不同阶段进行划分的，针对每一环节的用户流失情况分析出不同环节的优化优先级，主要通过以下个各阶段来进行分析： 2.基于RFM模型找出有价值的用户 由于不同用户对公司带来的收益差别很大...构建模型 1.分析用户行为的漏斗模型 利用AARRR模型分析用户行为，此处数据主要涉及用户刺激和购买转化的环节，通过用户从浏览到最终购买整个过程的流失情况，包括浏览、收藏、加入购物车和购买环节，得到一个月内的各项指标如下
利用生存分析预测用户流失周期 上篇 1.数据基本情况探索 2.数据来源及预处理 3.数据相关性探索 下篇 1.Cox风险比例模型建模...2.Cox风险比例模型效果评估 3.Cox风险比例模型预测流失用户 4.改善运营策略，防止用户流失 完整代码已经汇总到知识星球，可以按需获取！...https://t.zsxq.com/VBYNrVR Cox风险比例模型是用户流失分析中较为常用的方法，该模型不仅可以预测用户是否会流失，还能预测用户何时流失，下面一起来看看Cox风险比例模型如何预测用户流失...从分析结果来看，签署两年合同，即‘Contract_Two year’特征对于用户的留存是具有积极正向作用的，且在95%的置信度下是具有显著性的，这个分析结果和之前相关分析的结果是一致的。...，即低估了流失率；而在曲线的上端则低估了用户的留存概率，即高估了流失率。
基于XGBoost的用户流失预测 小P：小H，我怎么能知道哪些用户有可能会流失呢？我这里有一份数据，你帮忙看看哪些字段更有助于寻找流失用户 小H：我只需要告诉你哪些特征更重要是吗？...小P：对对～ 小H：这个可以用机器学习的算法进行训练，最常见的就是Kaggle大杀器XGBoost 在日常业务挖掘中，XGBoost具有准确性高、数据友好等优点，可以快速地对历史数据进行训练，数据分析师也往往是基于业务角度去进行数据挖掘...%load '/Users/heinrich/Desktop/Heinrich-blog/数据分析使用手册/keyIndicatorMapping.py' 上述自定义模块keyIndicatorMapping...] = False # 用来正常显示负号 # 导入自定义模块 import sys sys.path.append("/Users/heinrich/Desktop/Heinrich-blog/数据分析使用手册...基于业务角度的特征工程较少（因为在通过sql提取数据时基本已经处理过了），这也是数据分析与算法工程师的区别之一，算法工程师在清洗数据和特征工程的工作量往往是最大的。
image.png 【面试题】 你所在的公司需要你对公司已流失的用户进行分析，找出流失原因以及对策，请你设计一套分析方案。下图是最近7个月的流失用户数。...二、分析原因 因为流失用户数有滞后性，在分析6月流失人数时，需要分析5月的运营情况。...为了方便分析流失用户突然增加的原因，我们可以对流失用户使用多维度拆解分析方法进行拆解，分为新用户流失和老用户流失。...2.分析原因：用多维度拆解分析方法，把流失用户拆分为渠道维度，产品维度，竞品维度和用户维度，再进行假设检验分析，找出用户流失的原因。 3.面对流失情况，针对具体原因，提出改进措施，吸引用户回归。...此外，用户流失分析还可以使用群组分析方法，点击下面内容可以详细看更多用户流失的案例。 推荐：什么是群组分析方法？ image.png
【面试题】 你所在的公司需要你对公司已流失的用户进行分析，找出流失原因以及对策，请你设计一套分析方案。下图是最近7个月的流失用户数。...二、分析原因 因为流失用户数有滞后性，在分析6月流失人数时，需要分析5月的运营情况。...为了方便分析流失用户突然增加的原因，我们可以对流失用户使用多维度拆解分析方法进行拆解，分为新用户流失和老用户流失。...新用户流失又可以分为不同渠道的用户流失，如下： 老用户流失可以从产品维度，竞品维度和用户维度进行分析。 接下来我们用假设检验方法对上图里面的每个部分进行验证。 我们可以先对新用户流失情况进行分析。...2.分析原因：用多维度拆解分析方法，把流失用户拆分为渠道维度，产品维度，竞品维度和用户维度，再进行假设检验分析，找出用户流失的原因。 3.面对流失情况，针对具体原因，提出改进措施，吸引用户回归。
下面就一起来看看在用户流失外因分析部分如何运用这些理论模型指导分析。...举个例子来说，由于印度政策发生变化，禁了中国的APP，给了部分竞品涌入印度市场的机会，使得中国APP的用户则大幅流失转向竞品，竞品软件的日活用户得到大幅提升。...这就是由于政策发生变化带来的影响，也是用户流失分析的重要外部影响因素。...而在用户流失外因分析中，同类产品的竞争可能是用户流失的关键原因，波特五力模型恰到好处的总结了竞争的影响因素。...如果用户出现流失，在外因层面很有可能是由于竞争对手在产品、价格、促销等方面做文章，以更优惠的力度吸引顾客。所以，立足于4P理论分析外部环境变化也是用户流失外因分析的指导思想之一。 ?
kaggle实战-信用卡客户流失预警 带来一篇关于kaggle客户流失预测的数据分析与建模的文章 背景 近年来，不论是传统行业还是互联网行业，都面临着用户流失问题。...一般在银行、电话服务公司、互联网公司、保险等公司，经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键性业务指标之一。 一般情况下，留住现有客户的成本是远低于获得新客户的成本。...我们得到如下的几点结论： 图1：用户每年花费的金额越高，越可能留下来（非流失） 2-3个月不进行互动，用户流失的可能性较高 用户的信用额度越高，留下来的可能性越大 从图3中观察到：流失客户的信用卡使用次数大部分低于...100次 从第4个图中观察到，用户年龄分布不是重要因素 基于用户人口统计信息 用户的人口统计信息主要是包含：用户年龄、性别、受教育程度、状态（单身、已婚等）、收入水平等信息 In [21]: 取出相关的字段进行分析...，从数据预处理、特征工程和编码，到建模分析和调参优化，完成了整个用户流失预警的全流程分析。
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