用户留存分析方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
波峻****99
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用户留存分析方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
本说明书实施例公开了一种用户留存分析方法、装置、存储介质及电子设备,通过根据起止时间获取待分析数据对应的目标数据,以及通过窗口长度获取对应的至少一个留存分析指标,对目标数据进行计算,得到每个留存分析指标对应的留存分析结果,换而言之,仅接收待分析数据、窗口长度和起止时间,通过标准化计算,即可高效完成对待分析数据的用户留存分析,得到至少一个用户留存分析结果。
用户留存分析方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本发明涉及数据分析技术领域,提供一种用户留存分析方法、装置、电子设备和存储介质。通过根据第一用户组的行为特征集,得到第一用户组具有特定行为特征的第一预测值集;然后基于第一预测值集,获取到第二用户组,第二用户组具有特定行为特征的第二预测值集与第一预测值集相差预设范围;最后根据第一用户组的第一留存率和第二用户组的第二留存率,得到特定行为特征与留存率的关系。从而通过设定第一预测值集与第二预测值集的条件,使第一用户组和第二用户具有关联关系。实现了对用户留存率的分析,避免了选择性偏差产生的影响,从而获取到准确的结果
一种用户留存分析方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明提供了一种用户留存分析方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取预设时间段内访问目标平台的访问数据信息;根据获取的访问数据信息,利用数据库的函数处理方式,获取所述目标平台的用户留存情况。本发明提供的用户留存分析方法,利用数据库低门槛地解决了日常中小型数据的用户留存分析问题,且整个分析过程简单方便易于维护。
流失用户留存的方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开提供了一种流失用户留存的方法,可应用于金融领域、大数据领域或其他领域。该方法包括:获取用户的用户信息,用户信息包括用户基本属性信息和用户画像信息,其中,用户画像信息用于表征预设时间段内用户的访问情况;将用户的用户信息输入神经网络模型,获得神经网络模型输出的用于表示用户流失程度的第一概率;基于第一概率对用户执行筛选操作,生成潜在流失用户清单;根据用户基本属性信息向潜在流失用户清单中的用户推送有针对性的金融产品信息。本公开还提供了一种流失用户留存的装置、设备、存储介质和程序产品。
一种用户留存分析方法、电子设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种用户留存分析方法、电子设备及存储介质。该方法包括获取待分析用户使用应用程序的行为数据,并获取留存预测模型;其中,留存预测模型由样本用户的样本关键特征和样本用户的样本标记训练得到,样本关键特征基于样本用户在第一样本时段使用应用程序的样本行为数据得到,样本标记表征第二样本时段样本用户实际在应用程序的留存情况,且第二样本时段位于第一样本时段之后;基于行为数据,提取得到待分析用户的关键特征;基于留存预测模型对关键特征进行预测,得到待分析用户的留存分析结果。上述方案,能够在用户行为数据种类较多的场景