什么是预测分析？
预测分析利用历史数据、统计算法和机器学习技术来预测未来结果。在应用程序营销中，它允许企业预测用户行为，如应用程序下载、应用内购买和用户流失率。通过将数据转化为可操作的见解，预测分析使营销人员能够做出明智的决策，并调整他们的策略以最大化应用程序的性能。继续阅读：应用程序营销中的预测分析
如何在预测分析中应用人工智能机器学习？
通过下面的一个示例，了解如何在营销的预测分析中应用人工智能机器学习：1. 确定目标
目标：主要目标是预测哪些用户在下个月可能会流失，并确定哪些用户可能会进行应用内购买。这些见解将帮助营销团队设计有针对性的活动来留住用户并增加收入。2. 数据收集
从各种来源收集数据- 用户人口统计信息：年龄、性别、地点。
- 应用内行为：在应用内花费的时间、完成的关卡、解锁的成就、会话频率和持续时间。
- 购买历史：应用内购买的数量和价值、购买频率。
- 参与度指标：推送通知的响应、应用内消息的交互、社交分享活动。
- 反馈和评论：用户评分、评论和调查回答。
3. 数据预处理
准备分析所需的数据：- 清洗：删除重复条目，通过插补处理缺失值（例如，用均值或中位数填充缺失值）。
- 归一化：将会话持续时间和购买价值等数值特征进行规范化，以确保一致性。
- 特征工程：创建新特征，例如："平均会话持续时间"：应用内总共花费的时间除以会话次数。
- "距上次购买天数"：用户上次应用内购买以来的时间。
- "参与度得分"：基于与通知和消息的交互的综合评分。
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 示例 DataFrame
data = pd.DataFrame({
'age': [25, 34, 22, 29, 40],
'gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M'],
'time_spent': [500, 300, 400, 700, 200], # 以分钟为单位
'levels_completed': [10, 7, 15, 20, 5],
'purchase_value': [100, 0, 200, 150, 0], # 以美元为单位
'session_frequency': [50, 30, 40, 70, 20],
'days_since_last_purchase': [30, None, 10, 5, None],
'churn': [0, 1, 0, 0, 1] # 0 表示未流失，1 表示流失
})
# 处理缺失值
data['days_since_last_purchase'].fillna(data['days_since_last_purchase'].mean(), inplace=True)
# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
data[['time_spent', 'purchase_value', 'session_frequency', 'days_since_last_purchase']] = scaler.fit_transform(
data[['time_spent', 'purchase_value', 'session_frequency', 'days_since_last_purchase']]
)
# 特征工程
data['average_session_duration'] = data['time_spent'] / data['session_frequency']
data['engagement_score'] = data['session_frequency'] * data['levels_completed'] # 示例一个综合得分的计算方法
4. 选择模型
选择并训练适当的机器学习模型：- 流失预测：使用像逻辑回归、随机森林或梯度提升这样的分类模型。
- 应用内购买预测：使用另一个分类模型来预测进行购买的可能性。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 流失预测的特征和目标
X_churn = data[['age', 'time_spent', 'levels_completed', 'session_frequency', 'days_since_last_purchase', 'average_session_duration', 'engagement_score']]
y_churn = data['churn']
# 训练测试分割
X_train_churn, X_test_churn, y_train_churn, y_test_churn = train_test_split(X_churn, y_churn, test_size=0.2, random_state=42)
# 流失预测的模型训练
churn_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
churn_model.fit(X_train_churn, y_train_churn)
5. 模型评估
使用准确性、精确度、召回率和 AUC-ROC 等指标评估模型的性能。from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, roc_auc_score
# 预测
y_pred_churn = churn_model.predict(X_test_churn)
# 评估
accuracy = accuracy_score(y_test_churn, y_pred_churn)
precision = precision_score(y_test_churn, y_pred_churn)
recall = recall_score(y_test_churn, y_pred_churn)
roc_auc = roc_auc_score(y_test_churn, y_pred_churn)
print(f'准确性：{accuracy:.2f}，精确度：{precision:.2f}，召回率：{recall:.2f}，AUC-ROC：{roc_auc:.2f}')
6. 部署
部署模型以进行实时预测，并将其与应用程序的后端系统集成。from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
app = Flask(__name__)
# 保存和加载训练过的模型
joblib.dump(churn_model, 'churn_model.pkl')
churn_model = joblib.load('churn_model.pkl')
@app.route('/predict_churn', methods=['POST'])
def predict_churn():
data = request.get_json(force=True)
features = [data['features']]
prediction = churn_model.predict(features)
return jsonify({'churn': int(prediction[0])})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
7. 监控和维护
持续监控模型的性能，并使用新数据对其进行再训练，以确保它始终准确和相关。def retrain_model(new_data):
# 处理新数据
X_new = new_data[['age', 'time_spent', 'levels_completed', 'session_frequency', 'days_since_last_purchase', 'average_session_duration', 'engagement_score']]
y_new = new_data['churn']
# 与现有数据合并
X_combined = pd.concat([X_train_churn, X_new])
y_combined = pd.concat([y_train_churn, y_new])
# 重新训练模型
churn_model.fit(X_combined, y_combined)
joblib.dump(churn_model, 'churn_model.pkl')
