監控
開發者 在實踐的過程中，基于大數據進行用戶行為預測會有兩大難點： 第一，開發者需要使用多種手段對目標問題進行分解；第二，數據在特定的問題上會有不同的表現。
（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，數據量會非常小；
（2）有些數據在變換后，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；
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（1）選擇適當的參數進行建模；
（2）模型訓練好后，統計模型的精確度、召回率、AUC等指標，來評價模型；
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（3）提取非付費用戶的歷史數據，這里可以根據產品的需求，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取；
（1）明確需要進行預測的問題；
以上就是“個數”對用戶行為進行預測的整體流程。總的來說， 分析和建模的關鍵在于大數據的收集和對大數據細節的處理 。在進行用戶行為預測的整個過程中，可供技術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。
（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。
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目標問題分解
構建模型的特征
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選用相關的模型進行建模
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（1）計算特征飽和度，進行飽和度過濾；
（1）原始的數據可能能夠直接作為特征使用；
計算特征的相關性
（3）如果覺得模型的表現可以接受，就可以在驗證集上做驗證，驗證通過后，歐洲服務器租用 云服務器，進行模型保存和預測。
“個數”利用數據分析建模，對用戶行為進行預測的大概流程包括以下幾點：
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最后，運營人員還需要對每次預測的結果進行關鍵指標監控，及時發現并解決出現的問題，防止出現意外情況，導致預測無效或預測結果出現偏差。
隨著智能手機的普及和APP形態的愈發豐富，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，也會產生大量的線上和線下行為數據。這些數據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，則能更好地指導產品的優化以及用戶的精細化運營。
大數據服務商個推旗下的應用統計產品“個數”，可以從用戶屬性、使用行為、行業對比等多指標多維度對APP進行全面統計分析。除了基礎統計、渠道統計、埋點統計等功能外， 個數的一大特色能力是——可基于大數據進行用戶行為預測，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。
（2）計算特征IV、卡方等指標，用以進行特征相關性的過濾。
加載上述保存的模型，并加載預測數據，亞洲服務器租用 歐洲服務器，進行預測。
（2）分析付費記錄，了解付費用戶的構成，比如年齡層次、性別、購買力和消費的產品類別等；
（4）分析非付費用戶的構成。
分析樣本數據
（2）明確未來一段時間的跨度。
