隨著智能手機的普及和APP形態(tài)的愈發(fā)豐富，移動設備的應用安裝量急劇上升。用戶在每天使用這些APP的過程中，也會產(chǎn)生大量的線上和線下行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)反映了用戶的興趣與需求，如果能夠被深入挖掘并且合理利用，可以指導用戶的運營。若能提前預測用戶下一步的行為，甚至提前得知用戶卸載、流失的可能性，則能更好地指導產(chǎn)品的優(yōu)化以及用戶的精細化運營。

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大數(shù)據(jù)服務商個推旗下的應用統(tǒng)計產(chǎn)品“個數(shù)”，可以從用戶屬性、使用行為、行業(yè)對比等多指標多維度對APP進行全面統(tǒng)計分析。除了基礎(chǔ)統(tǒng)計、渠道統(tǒng)計、埋點統(tǒng)計等功能外，個數(shù)的一大特色能力是——可基于大數(shù)據(jù)進行用戶行為預測，幫助運營者預測用戶流失、卸載、付費的可能性，從而助力APP的精細化運營以及全生命周期管理。

開發(fā)者在實踐的過程中，基于大數(shù)據(jù)進行用戶行為預測會有兩大難點：第一，開發(fā)者需要使用多種手段對目標問題進行分解；第二，數(shù)據(jù)在特定的問題上會有不同的表現(xiàn)。

“個數(shù)”利用數(shù)據(jù)分析建模，對用戶行為進行預測的大概流程包括以下幾點：

1、目標問題分解

（1）明確需要進行預測的問題；
（2）明確未來一段時間的跨度。

2、分析樣本數(shù)據(jù)

（1）提取出所有用戶的歷史付費記錄，這些付費記錄可能僅占所有記錄的千分之幾，數(shù)據(jù)量會非常??；
（2）分析付費記錄，了解付費用戶的構(gòu)成，比如年齡層次、性別、購買力和消費的產(chǎn)品類別等；
（3）提取非付費用戶的歷史數(shù)據(jù)，這里可以根據(jù)產(chǎn)品的需求，添加條件、或無條件地進行提取，比如提取活躍并且非付費用戶，或者不加條件地直接進行提??；
（4）分析非付費用戶的構(gòu)成。

3、構(gòu)建模型的特征

（1）原始的數(shù)據(jù)可能能夠直接作為特征使用；
（2）有些數(shù)據(jù)在變換后，才會有更好的使用效果，比如年齡，可以變換成少年、中年、老年等特征；
（3）交叉特征的生成，比如“中年”和“女性”兩種特征，就可以合并為一個特征進行使用。

4、計算特征的相關(guān)性

（1）計算特征飽和度，進行飽和度過濾；
（2）計算特征IV、卡方等指標，用以進行特征相關(guān)性的過濾。

5、選用相關(guān)的模型進行建模

（1）選擇適當?shù)膮?shù)進行建模；
（2）模型訓練好后，統(tǒng)計模型的精確度、召回率、AUC等指標，來評價模型；
（3）如果覺得模型的表現(xiàn)可以接受，就可以在驗證集上做驗證，驗證通過后，進行模型保存和預測。

6、預測

加載上述保存的模型，并加載預測數(shù)據(jù)，進行預測。

7、監(jiān)控

最后，運營人員還需要對每次預測的結(jié)果進行關(guān)鍵指標監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)并解決出現(xiàn)的問題，防止出現(xiàn)意外情況，導致預測無效或預測結(jié)果出現(xiàn)偏差。

以上就是“個數(shù)”對用戶行為進行預測的整體流程。總的來說，分析和建模的關(guān)鍵在于大數(shù)據(jù)的收集和對大數(shù)據(jù)細節(jié)的處理。在進行用戶行為預測的整個過程中，可供技術(shù)人員選擇的方法和模型都有很多，而對于實際的應用者來說，沒有最好的選擇，只有更合適的選擇。