流失預(yù)測(cè)模型在很多行業(yè)都有引用到切實(shí)的市場(chǎng)運(yùn)營當(dāng)中，而接下來就開門見山的說一下游戲行業(yè)有關(guān)用戶流失模型的建立。
目標(biāo)：關(guān)于游戲用戶的流失，普片的衡量指標(biāo)有周流失與月流失，接下來研究的問題有兩個(gè)：
① 有關(guān)付費(fèi)用戶的月登陸流失問題
② 有關(guān)付費(fèi)用戶的月付費(fèi)流失（付費(fèi)用戶的月登陸流失定義：本月充值的用戶在下個(gè)月不再有登陸行為。付費(fèi)用戶的月付費(fèi)流失：本月充值的用戶在下個(gè)月不在有付費(fèi)行為。但有可能還有登陸行為，這部分用戶被稱為沉默付費(fèi)用戶。）
數(shù)據(jù)指標(biāo)理解：影響流失的普片判斷有：在線活躍、充值或消費(fèi)活躍、還有玩家賬號(hào)一些屬性（如果細(xì)分還有副本的活躍度，某些活動(dòng)的活躍度，或者社交的數(shù)據(jù)等）。
本文在做流失預(yù)測(cè)模型之前做以下數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：
- 玩家ID
- 玩家角色名
- 等級(jí)
- 注冊(cè)時(shí)間
- 本月充值總額
- 本月銅幣活躍（銅幣的交易次數(shù)）
- 本月綁定銅幣活躍（綁定銅幣交易次數(shù)）
- 本月元寶活躍（元寶交易次數(shù)）
- 本月活躍天數(shù)（登陸天數(shù)）
- 本月登陸次數(shù)
- 本月登陸總時(shí)長(zhǎng)
- 下月充值總額
- 下月登陸天數(shù)
以上是從數(shù)據(jù)庫中取出來的基本指標(biāo)，而進(jìn)行分析的指標(biāo)可以在這個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)的基礎(chǔ)上再進(jìn)行豐富，例如：每活躍天在線時(shí)長(zhǎng)=登陸總時(shí)長(zhǎng)/活躍天數(shù)；每活躍天登陸次數(shù)=登陸次數(shù)/活躍天數(shù)；活躍度=活躍天數(shù)/本月已注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)（大家將發(fā)現(xiàn)這里衍生的“活躍度”指標(biāo)在后面的分析會(huì)起到神奇的效果）。數(shù)據(jù)都準(zhǔn)備好了之后，現(xiàn)在就開始建立模型，以下用到的是SPSS Modeler軟件。
首先采用源節(jié)點(diǎn)來錄入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分為兩份，第一份為“11月預(yù)測(cè)12月”數(shù)據(jù)，第二份為“12月預(yù)測(cè)1月”的數(shù)據(jù)。
接著利用“導(dǎo)出”節(jié)點(diǎn)導(dǎo)出我們所需要的衍生字段。
因?yàn)檫@里的“下月充值流失”是根據(jù)下月是否有充值來判斷轉(zhuǎn)換的，下月充值為0即為流失則標(biāo)志為T，否則為F（“下月登陸流失”同理）。利用導(dǎo)出節(jié)點(diǎn)，我們依次衍生了以下字段：
- 下月充值流失
- 下月登陸流失
- 每活躍天銅幣交換次數(shù)
- 每活躍天綁定銅幣交易次數(shù)
- 每活躍天元寶交易次數(shù)
- 每活躍天登陸次數(shù)
- 每活躍天登陸時(shí)長(zhǎng)
- 每活躍天充值額度
- 活躍度（登陸天數(shù)/本月已注冊(cè)天數(shù)）
接下來就是對(duì)一些多余字段的過濾還有數(shù)據(jù)的清理（如包括空值的數(shù)據(jù)，或者不合理數(shù)據(jù)，如活躍度>1為不合理數(shù)據(jù)）。
添加“過濾”&“選擇”節(jié)點(diǎn)。
把無用的字段過濾掉（根據(jù)自己源數(shù)據(jù)來過濾，如這里的下月充值（元寶）字節(jié)已經(jīng)轉(zhuǎn)換成“下月充值流失”字節(jié)，所以可以刪除過濾掉），點(diǎn)擊確定。
打開“選擇”節(jié)點(diǎn)，模式選擇“拋棄”，條件寫上一些需要清除的數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊確定。
