财经新闻APP用户流失预测

发布时间：2024-04-28 03:21

　　在PC流量逐渐转移到移动端,经济全球化增加了人们对于财经资讯需求的背景下,财经新闻APP用户飞速增长的同时也面临着用户粘性不足,忠诚用户占比少,用户流失加剧的问题。如果能较为准确的预测用户是否会即将流失,在用户流失前分析用户流失原因,针对价值不同的每一类用户制定相应的策略进行用户挽回,一方面可以通过数据分析以及数据挖掘手段实现财经新闻APP用户精细化运营目标;另一方面,面对财经新闻APP用户基数相对大的情况,可以降低获取新用户的压力,在用户竞争中保持优势。因此,用户流失预测是提高用户留存的前提,也是用户增长以及用户管理的关键环节。本文基于财经新闻APP用户基础数据和用户在APP内产生的行为数据,提出财经新闻APP用户流失预测的流程,主要研究内容有以下三部分:第一部分,提取财经新闻APP用户流失预测特征变量。定义财经新闻APP流失用户,分析财经新闻APP的消费模式和经营模式的特点,结合RFM模型和时间窗口的概念,将财经新闻APP用户基础数据和用户行为日志数据进行处理,构造并筛选财经新闻APP用户流失预测的特征变量;第二部分,改进的Stacking算法进行财经新闻APP用户流失预测。对于经...

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图2-1K折交叉验证原理图

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图2-2Boosting算法基本流程图

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图3-2活跃用户登录间隔代码Figure3-2corecodeofactiveuserlogininterval

北京交通大学硕士学位论文财经新闻APP用户流失预测特征变量提取25播财经知识，满足用户财经技能的提升。有效行为包括用户登录和用户订阅直播课程两种，由于用户订阅直播课程涉及财务方面数据，并且部分订阅视频是付费较高的vip用户能够观看的，考虑到研究的对象不仅是财经新闻APP的vip用....

图3-3登录间隔与活跃用户累计量级占比关系图

北京交通大学硕士学位论文财经新闻APP用户流失预测特征变量提取26图3-3登录间隔与活跃用户累计量级占比关系图Figure3-3relationshipbetweenloginintervalandcumulativeproportionofactiveusers如上图所示，在横....

本文编号：3966101