基于大数据的用户行为预测
随着智能手机的普及和APP形态的愈发丰富，移动设备的应用安装量急剧上升。用户在每天使用这些APP的过程中，也会产生大量的线上和线下行为数据。这些数据反映了用户的兴趣与需求，如果能够被深入挖掘并且合理利用，可以指导用户的运营。若能提前预测用户下一步的行为，甚至提前得知用户卸载、流失的可能性，则能更好地指导产品的优化以及用户的精细化运营。
大数据服务商个推旗下的应用统计产品“个数”，可以从用户属性、使用行为、行业对比等多指标多维度对APP进行全面统计分析。除了基础统计、渠道统计、埋点统计等功能外，个数的一大特色能力是——可基于大数据进行用户行为预测，帮助运营者预测用户流失、卸载、付费的可能性，从而助力APP的精细化运营以及全生命周期管理。
开发者在实践的过程中，基于大数据进行用户行为预测会有两大难点：第一，开发者需要使用多种手段对目标问题进行分解；第二，数据在特定的问题上会有不同的表现。
“个数”利用数据分析建模，对用户行为进行预测的大概流程包括以下几点：
（1）明确需要进行预测的问题；
（2）明确未来一段时间的跨度。
（1）提取出所有用户的历史付费记录，这些付费记录可能仅占所有记录的千分之几，数据量会非常小；
（2）分析付费记录，了解付费用户的构成，比如年龄层次、性别、购买力和消费的产品类别等；
（3）提取非付费用户的历史数据，这里可以根据产品的需求，添加条件、或无条件地进行提取，比如提取活跃并且非付费用户，或者不加条件地直接进行提取；
（4）分析非付费用户的构成。
（1）原始的数据可能能够直接作为特征使用；
（2）有些数据在变换后，才会有更好的使用效果，比如年龄，可以变换成少年、中年、老年等特征；
（3）交叉特征的生成，比如“中年”和“女性”两种特征，就可以合并为一个特征进行使用。
（1）计算特征饱和度，进行饱和度过滤；
（2）计算特征IV、卡方等指标，用以进行特征相关性的过滤。
（1）选择适当的参数进行建模；
（2）模型训练好后，统计模型的精确度、召回率、AUC等指标，来评价模型；
（3）如果觉得模型的表现可以接受，就可以在验证集上做验证，验证通过后，进行模型保存和预测。
加载上述保存的模型，并加载预测数据，进行预测。
最后，运营人员还需要对每次预测的结果进行关键指标监控，及时发现并解决出现的问题，防止出现意外情况，导致预测无效或预测结果出现偏差。
以上就是“个数”对用户行为进行预测的整体流程。总的来说，分析和建模的关键在于大数据的收集和对大数据细节的处理。在进行用户行为预测的整个过程中，可供技术人员选择的方法和模型都有很多，而对于实际的应用者来说，没有最好的选择，只有更合适的选择。