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  • 针对数据挖掘方法在电信客户流失预测中的局限性,提出将信息融合与数据挖掘相结合,分别从数据层、特征层、决策层构建客户流失预测模型。确定客户流失预测指标;根据客户样本在特征空间分布的差异性对客户进行划分,...
  • 用户流失预警

    2020-07-10 09:37:57
    用户流失预警用户流失预警What三级目录WhyHow数据集流失标签流失标签标注整体流失率各维度流失率IDC业务数据特征数据字段流失用户特征用户画像指标人口统计指标用户活跃度消费产品指标短号码详单-账单IDC业务消费...

    用户流失预警

    What

    三级目录

    Why

    用户流失率降低5%,公司利润将提升25%-85%。增加用户黏性,延长用户生命周期;
    美国排名前4位的无线运营商的月平均流失率为1.9%-2%;

    How

    数据集

    流失标签

    流失标签标注
    模型预估指标
    整体流失率
    各维度流失率
    IDC业务

    数据特征

    数据字段

    流失用户特征

    用户画像指标

    人口统计指标
    用户活跃度

    消费产品指标

    短号码详单-账单
    IDC业务

    消费信息指标

    收入指标
    行业结构指标
    重要分析方法
    1. Data Manipulation
    telcom.nunique()
    
    telcom["TotalCharges"].replace(" ",np.nan)
    telcom[i].replace({'No internet service' : 'No'})
    telcom["SeniorCitizen"].replace({1:"Yes",0:"No"})
    
    telcom[telcom["TotalCharges"].notnull()]
    telcom.reset_index()[telcom.columns]
    
    telcom["TotalCharges"].astype(float)
    
    def tenure_lab(telcom) :
        if telcom["tenure"] <= 12 :
            return "Tenure_0-12"
        elif (telcom["tenure"] > 12) & (telcom["tenure"] <= 24 ):
            return "Tenure_12-24"
    telcom["tenure_group"] = telcom.apply(lambda telcom:tenure_lab(telcom),
                                          axis = 1)
    
    #Separating churn and non churn customers
    churn     = telcom[telcom["Churn"] == "Yes"]
    not_churn = telcom[telcom["Churn"] == "No"]
    
    #Separating catagorical and numerical columns
    Id_col     = ['customerID']
    target_col = ["Churn"]
    cat_cols   = telcom.nunique()[telcom.nunique() < 6].keys().tolist()
    cat_cols   = [x for x in cat_cols if x not in target_col]
    num_cols   = [x for x in telcom.columns if x not in cat_cols + target_col + Id_col]
    

    占比-收入特征

    流失用户与非流失用户的年龄特征分布总消费-月消费-期限  &  流失

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    dv版本证书 操作方便 可教一些小流量群体 信任 安全防护
    ssl证书 让你网站更加安全 信任增加!

    转载于:https://blog.51cto.com/14377887/2407933

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  • 员工流失 根据同一员工先前可获得的信息来决定保留哪些员工以及将其解雇
  • 不确定以及不对称信息条件下次品市场的正向选择:对国有资产流失的分析,胡伟清,,通过对不确定以及不对称信息条件下次品市场的分析,指出在资产产权不清、或卖者不是资产所有者的情况下,市场均衡是正向选择,而
  • “因为我们需要处理非常敏感的医疗健康信息,”CEO Charles Nader解释说,“我们很清楚,照搬谷歌和Facebook的中心化模式并不是一个好方法。”Nader谈到了使用加密协议,包括区块链技术,来存储数据并确保只有获得...
        
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    暴走时评:由于对不受保障的数据共享的担忧日益增加,消费者和企业正在退出中心化网络平台。隐私和数据泄露是导致用户弃用Google和Facebook等网络巨头的主要因素。心怀不满的用户正在寻找有利于获得个人数据所有权的去中心化替代方案。

    作者:Kai Sedgwick   翻译:Maya

    由于对不受保障的数据共享的担忧日益增加,消费者和企业正在退出中心化网络平台。隐私和数据泄露是导致用户弃用Google和Facebook等网络巨头的主要因素。心怀不满的用户正在寻找有利于获得个人数据所有权的去中心化替代方案。


    Facebook和谷歌深陷数据泄露困局

    谷歌和Facebook等互联网寡头在数十亿的网络用户中拥有巨大的力量,而其不透明的数据共享在整个2018年引起了人们的极大关注。从剑桥Analytica丑闻到Facebook最近被披露与特权合作伙伴分享用户私人消息,关于信息泄露的爆料不断涌现。

    “《纽约时报》调查:Facebook内部记录表明其向微软、亚马逊、Netflix以及其它科技巨头提供的用户个人信息远远超过向大众公开的界限https://t.co/lT3yQpodkw

    “—《纽约时报》(@nytimes)2018年12月19日”

    对事件现状彻底失望后,Minds.com立志要抵制网络垄断行为。12月19日,该公司解释了自己的立场,撰文声讨谷歌、Facebook和其它封闭性网络中的不公平操作,包括“过度监视、数据挖掘、算法操纵、主观禁令、条款执行朝令夕改和更彻底的用户封禁行为”。文章总结:

    “作为回应,在上述问题得到妥善处理之前,我们将暂停支持所有的谷歌和Facebook产品。”


    需要去中心化、抗审查的平台

    像谷歌这样的综合性平台是很难被其同类产品取代的。然而,对那些希望获得更多隐私,拥有自身数据的完整主权并确保他们不会在没有收到事先警告的情况下就因为某些所谓的违规行为被封锁账号的用户而言,也有一些可行的替代方案。在12月19日发布的博文中,Minds.com写到了诸如Duckduckgo和Brave这样专注于隐私性的替代方案,它们在那些更注重数据隐私的平台中正处于领先地位。

    “不出所料:@Stripe和@paypal正给Patreon穿上重重战甲,而二者本身则有着银行的强大支持。

    “银行言论自由和人民的公敌。

    “会有一家银行站出来支持第一次线上修正吗?

    “比特币就是答案。 https://t.co/bXATOJrs5v

    “—Gab.com(@getongab)2018年12月22日”

    而当互联网头部公司因其数据泄漏以及屡次毫无预兆地封锁账号的行为而受到猛烈抨击时,Facebook和谷歌并不是个例。在支付处理商的压力下,Patreon一直在不计后果地封禁用户,而像Slack这样的在线服务因担心美国制裁而以伊朗传统为由驱逐用户。对于以个人对数据的所有权为导向的去中心化平台来说,这一次大规模爆发的用户封锁、数据泄露和隐私丑闻反而是一个福音。


    新的线上数据存储解决方案

    Doc.com是一种基于加密货币的服务,可用于一系列健康类app,促进免费医疗和心理咨询。它选择了分布式数据存储的路径。“因为我们需要处理非常敏感的医疗健康信息,”CEO Charles Nader解释说,“我们很清楚,照搬谷歌和Facebook的中心化模式并不是一个好方法。”Nader谈到了使用加密协议,包括区块链技术,来存储数据并确保只有获得授权的对象才能访问数据。“通过这种方法,我们把对数据的控制权返还给了用户,”他总结道。

    还有一些项目也在今年推出了去中心化的数据存储框架,包括Essentia和Inrupt,后者由互联网教父Tim Berners-Lee领导。该项目谈到了“对目前集中在少数人手中的权力去中心化”,并提出用过名为“Solid”的开源协议来实现这一想法。目前,网络中的绝大多数人都被迫深陷在谷歌、Facebook以及他们的同类产品的生态中,难以寻求逃脱的方案。然而,潮向正在慢慢发生变化。每当一个新的实体从这些互联网巨头掌控的平台中挣脱出来,去中心化替代方案的力量就得到了加强。

    本文仅代表作者个人观点,不代表区块链铅笔的立场,不构成投资建议,内容仅供参考。

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  • 流失用户分析框架

    2021-01-20 09:27:02
    关于流失用户的分析框架,之前有发一版 pdf。想了想,还是整理成文字说说,毕竟这类指指标很常见。于是把内容抽象出来,整理成流失用户分析框架。分析流程分为:收集信息、制定方案、实施研究、分...

    关于流失用户的分析框架,之前有发一版 pdf。想了想,还是整理成文字说说,毕竟这类指指标很常见。于是把内容抽象出来,整理成流失用户分析框架。

    分析流程分为:收集信息、制定方案、实施研究、分析数据。

    收集信息包括产品内部信息和外部信息。产品内部信息主要围绕内部流程、产品功能、用户分析。比如:

    1. 产品流失率以及近一段时间内流失率的变化;

    2. 流失用户类型。通过后台数据分析初步确定流失用户主要是新用户还是老用户;

    3. 流失用户特点。通过后台数据判断用户是否有明显的共性;

    4. 流失率的变化是否有规律和明显的时间节点,是否和产品版本更新有关;

    5. 通过产品、客服、第三方平台等各个渠道收集到的用户反馈。

    外部环境,可以用 PEST 分析方法。常规上需要了解:

    1. 政策变化。一些外部政策的变化可能会对产品有影响,例如关税新政对跨境电商平台的影响,版权规范政策对音乐、阅读、漫画等平台的影响;

    2. 竞品动态。包括竞品近期的运营活动、新功能上线等动态。

    流失背景、用户情况大概了解后,开始来确定研究目标。根据目前经验来看,主要是 3 个目的。第 1 是预测即将流失的用户情况。第 2 是数据分析,制定策略,防止用户继续流失。第 3 是来挽回已流失的用户,挽回的手段无非是短信 + 电话 + push 通知触达,券 + 节日活动增加挽回动机。确定后,这些目标优先级后,再来开始具体策略。

    核心的数据分析,前提是收集现有数据。如果数据样本较少,会考虑和用研再核对,利用一些用户研究方法(比如:问卷、访谈等)收集定量数据,作为数据分析样本量。分析数据的思考流程主要围绕:

    1. 流失原因。分析主要的流失原因以及各个原因的重要性;

    2. 是否继续流失。是否会有持续的、大规模的用户流失(比较流失用户和现有用户特征)。以及某个流失原因是否会导致现有用户继续流失;

    3. 防止继续流失。优化产品设计和运营方案。建立流失预警模型;

    4. 挽回可能性。在怎样的情景下用户会回流;采取的改善和挽回措施是否会影响现有用户的体验;

    5. 召回渠道、召回信息以及召回后引导。

    具体分阶段的分析如下:不同阶段的流失,有不同的流失原因:总结下,流失用户研究的 2 个大体思路是:

    1. 从定性研究开始,挖掘大致的流失原因,再通过定量研究明确各个原因所占的比例以及严重程度;

    2. 从定量研究开始,确定流失最重要的原因,再通过定性研究深入挖掘几个主要流失原因背后的问题及可能有效的解决方案。

    - END -
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