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标签建模

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如何快速进行用户模型的标签建模

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大纲/内容

普通用户、VIP、VVIP

流失预测

点击率预测

电子产品、服饰家居和日用百货、运动和户外

用户类型

内容类型

地理区域

生存分析

......

人口统计信息

预计销售额、预计房价

高参与度、中等参与度参与度低

内容偏好、内容参与度（点赞、分享、评论等）

访问次数、会话持续时间、跳出率

模型标签

产品类别

互动时间

统计分析

事实标签

点击率、页面停留时间、功能适用情况、转换事件

年龄、性别、地点、教育、职业

营销活动

客户群

经常使用的用户、偶尔使用的用户、高级用户不活跃用户

新用户、注册用户访客用户

幸存/未幸存事件发生/事件未发生

用户行为

内容互动

标签建模

一天中的时间、一周中的某一天互动时间

预测标签

活动 A、活动B

模型预测

高价值客户、新客户流失的客户、高级会员免费试用用户

参与度指标

新客户、回头客高价值客户、低价值客户

北美、欧洲、亚洲非洲、南美洲、大洋洲

文章、视频信息图表、播客

行为数据

回归分析（连续预测）

异常检测

原始数据

异常/正常

点击/未点击

会员类型

用户参与度

建模分析

 搅动/未搅动 保留/丢失

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