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    基于腾讯信鸽平台的手游流失用户预测模型概览

    【编者按】借助大数据和机器学习做用户流失的预测分析是当前的一个应用趋势。本文由腾讯大数据团队技术人员撰写,介绍依托腾讯信鸽平台做手游用户的流失预测。文章着眼于数据、算法和系统三个方面,总结了一套手游通用的业务流失预测模型。本次流失预测的建模中采用了LR模型。 ---- 背景 随着游戏市场竞争的日趋激烈,越来越多的游戏运营服务选择借助大数据挖掘出更多更细的用户群来进行精细化,个性化运营,从而更好的抓住用户,获得更大的收益。在游戏运营中,无论是流失挽留,还是拉新,以及付费用户预测都是游戏运营的重要内容。 本文将

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    汽车经销商客户流失预警:逻辑回归(LR)、LASSO、逐步回归

    随着社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善,我国汽车市场也得到了迅速增长。 与之配套的汽车售后服务市场成为庞大的黄金市场,发展潜力惊人。 在售后服务市场中,汽车 4S 店以其品牌优势,完整和规范的服务系统以及多种多样的增值服务受到消费者的青睐。但汽车售后市场纷繁复杂, 汽车 4S 店仍 要面对竞争品牌对保有客户的激烈争夺,还有汽车维 修集团、甚至一些小型的汽车维修店对市场的蚕食。 而忠诚度越来越低的客户,也让汽车4S 店感到束手无 策。 因此客户流失预警正成为汽车4S店售后服务领域 的一个重要研究问题。

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    大数据产品-腾讯信鸽之手游流失预测

    背景 随着游戏市场竞争的日趋激烈,越来越多的游戏运营服务选择借助大数据挖掘出更多更细的用户群来进行精细化,个性化运营,从而更好的抓住用户,获得更大的收益。在游戏运营中,无论是流失挽留,还是拉新,以及付费用户预测都是游戏运营的重要内容。 本文将着重介绍手游用户的流失预测。对于游戏运营者,如果能够尽早的发现可能流失的用户,尽早的有针对性的对这些用户进行适当的干预,从而最大限度的延长用户在游戏中的停留时间,使得游戏运营者获得更大的收益。 本文中介绍的手游流失预测主要依托于腾讯信鸽这个平台,为这个平台提供精准定位即

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    教你如何用python解决非平衡数据建模(附代码与数据)

    本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。 SMOTE算法的介绍 在实际应用中,读者可能会碰到一种比较头疼的问题,那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚,即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中,欺诈类观测在样本集中毕竟占少数;客户流失问题中,非忠实的客户往往也是占很少一部分;在某营销活动的响应问题中,真正参与活动的客户也同样只是少部分。 如果数据存在严重的不平衡,预测得出的结论往往也是有偏的,

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    R语言股市可视化相关矩阵:最小生成树|附代码数据

    【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略:使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列:ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用:优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值(VaR) R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型(GLM)和广义相加模型(GAM):多元(平滑)回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN(卷积神经网络)模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测:ARIMA,KNN和神经网络时间序列分析 深度学习:Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告 R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据(MNIST) MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

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