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基于数据挖掘的用户流失预测的任务书
一、课题背景及意义
在现今互联网行业，用户流失是最大的问题之一。所谓用户流失，是指某一特定的时间内，原本的用户退出了某个平台或者产品。于是，对于任何一家互联网企业而言，想要在激烈竞争中生存下去，必须更加关注用户流失。因此，建立一种可靠的用户流失预测模型对于企业来说意义重大。这些预测对于策略调整、资源重组和会员维护提供了指导，在提高用户忠诚度、维护市场份额和提高经营效益方面意义非常重大。
二、研究内容
因此，本文将展开一项基于数据挖掘的用户流失预测课题研究，旨在建立一种可靠的用户流失预测模型。主要研究内容包括以下几点：
1.首先，收集相关数据。数据包含用户的基本信息、用户的使用情况、用户留存周期以及可能影响用户选择的其他因素。
2.对数据进行处理和清洗。这个步骤非常重要，它决定了模型的准确性和可靠性。数据处理和清洗是指对原始数据进行去噪、缺失值补充、异常值处理、规范化、转换等操作。
3.对数据进行探索性分析。这个步骤是指对数据的可视化分析，获得数据的描述性统计量以及建立数据之间的关系。这一步骤可以帮助我们了解数据的分布规律，为后续的建模和分析提供指导。
4.选择合适的建模算法。建模算法有很多种，包括决策树、支持向量机、人工神经网络等。我们可以为每个算法选择不同的参数，并将其应用到数据集中。然后，我们用交叉验证和排除法的技术确定每个模型的最优参数，以尽可能优化模型的质量。
5.对模型进行验证。在此步骤中，我们将建立的模型应用于预留数据集中，并评估模型的表现。针对不同的模型，我们可以采用准确率、精度、召回率等指标进行评估。同时，我们可以针对评估结果进行模型调整，以优化预测准确性和可靠性。
6.最后，我们将根据模型预测结果，针对不同的客户流失概率进行分析，并对其进行分类，分析用户留存周期、用户流失原因等。
三、预期结果
预计基于数据挖掘的用户流失预测的预期结果，是在获得准确的模型后，建立分析结果的数据可视化和模型应用的界面。并为客户流失概率不同的用户建议相应的优惠活动、促销措施、服务调整等。例如，对于留存风险较高的用户可推荐更优惠的服务；对于留存风险较低的用户，可以推荐一些促销活动，吸引他们留下来。这样一来，不仅能增加客户的留存率，还能提高企业的服务质量、品牌口碑等。
四、研究方案和进度安排
1.收集数据（1周）
首先，要了解某一特定时间内用户的活跃情况，最好能够获取用户信息、使用情况和用户留存周期等数据。这一步比较简单，只需要将企业的数据提取出来即可。
2.数据清洗处理（1周）
对于获得的数据，需要进行去噪声、缺失值处理、异常值处理、规范化等。因为不同的算法要求的数据形式不同，所以数据清洗是很重要的。
3.数据探索性分析（1周）
在此步骤中，对数据进行可视化分析。需要探索不同维度之间的关系，了解数据之间的分布特征。首先获得数据的描述性统计量，然后绘制适当的可视化图形，例如峰度、斜度、箱图和密度曲线等，以及用于研究变量相互影响的散点图、热力图等。最后选择合适的变量，并进行最终数据分析准备工作。
4.建模算法的选择和应用（1周）
按照后选的模型进行建模，对于常见模型，采用python语言进行建模，对于应用到公司具体业务场景的模型需要进行相应的优化。监督式模型越普通的有，Logistics,SVM，神经网络，交叉验证，模型优化，比较模型的赋值和集成等。工具中主要采用Python语言中的sklearn包，Keras深度学习框架等。
5.模型验证和参数优化（1周）
在预测新数据时，必须通过一些验证方法来评估模型的有效性，一般情况下采用交叉验证和样本外验证等技术可以更精确地评估模型的质量。通过优化模型参数和算法选择可以获得准确率提升。
6.模型应用和结果展示（1周）
在得到可行的模型后，需要将模型应用于业务中。这个阶段的一个重要任务是，根据客户流失概率的不同，对客户的留存情况进行分类并为其提供活动建议。同时，为了更好地将分析结果传达给更多的管理人员，应设计友好的界面，方便管理人员分析和掌握情况。
五、结论
基于数据挖掘的用户流失预测是运用现代计算机和数据处理技术，对大量数据进行预处理、分析和建模，以预测用户可能的流失，并分析用户留存周期、留存风险以及留存信息等。本研究的数据挖掘过程将结合各种机器学习算法的优势，对大数据进行挖掘。根据模型预测结果，针对不同的用户流失概率进行分析，并为每组用户建议相应的优惠活动、促销措施和服务调整。