導語： 預流失用戶，即有流失傾向，但還沒有開始真正流失的用戶。相較于流失用戶而言，預流失用戶處于觀望階段，或許對現有產品有所顧慮，或許對于潛在的流向(競品)有所顧慮，或許是在等待些什么;流失用戶，即已經流失了的用戶，或許是因為游戲棄坑，或許選擇了其他產品，用戶肯定還在玩些什么，只是不再來你這兒了。文章介紹了如何通過經典的機器學習(Machine Learning, ML)方法來尋找那些流失可能性比較高的用戶、尋找那些回流意愿比較大的用戶。運營同學針對這些用戶就可以重點干預，降低預流失用戶比例，拉高用戶的回流比例。
背景
在日常游戲運營中，我們常常需要提高目標用戶的留存率、提高流失用戶的回流率、精準運營、節約運營資源?；谝陨系氖銮螅覀儗⒔浀錂C器學習實踐于預流失和流失挽回兩個場景。
模型整體設計流程圖如下：
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預流失與流失挽回概述
1. 預流失
預流失用戶，即有流失傾向，但還沒有開始真正流失的用戶。相較于流失用戶而言，預流失用戶處于觀望階段，或許對現有產品有所顧慮，或許對于潛在的流向(競品)有所顧慮，或許是在等待些什么。
2. 流失挽回
流失用戶，即已經流失了的用戶，或許是因為游戲棄坑，或許選擇了其他產品，用戶肯定還在玩些什么，只是不再來你這兒了。
獲得訓練數據
1. 基礎數據
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基礎數據是最基礎也是最重要的第一步，需要我們去尋找、清洗各種原始數據，原始數據包括用戶的登錄數據、充值數據和用戶數據幾個模塊。
模型訓練自然是數據越多越好的。
2. 給用戶打標簽
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預流失，判斷用戶是否會流失，如果上上周活躍，上周不活躍則是流失用戶，label=1;反之上周活躍，則label=0。我們可以以周為單位，讀取過去四周、八周或者更多的原始數據。
在流失挽回場景，label的判斷邏輯正好相反，如下圖所示
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準備訓練測試數據
1. 訓練測試數據劃分
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根據自己的數據集大小合理的劃分出三種數據，驗證集在訓練的時候用于模型調參，測試集在最后的最后模型所有參數設定后用于驗證模型效果。
2. 正負樣本均衡
如果實際數據中正負樣本的比例嚴重不均衡，則有必要處理一下。處理辦法是有放回的隨機采樣，code 示例如下：
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特征工程
1. 特征選取
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這里只簡單的截取了一些常用到的特征，大家可以根據自己的場景增加各種簡單特征、組合特征。日期特征需要注意一下，不同的游戲上線時間不一樣、日期格式的數據也不方便運算，比如20181231,20190101,20190102其實都只差一天，但是數值上卻差了很大，這里我們直接將日期轉換成距今天天數，日期數據數值化，很方便后續的計算處理。
2. 特征處理
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2.1 缺失值填充
在預流失場景中，我們針對登錄數據、充值數據做了填0處理，針對日期時間數據做填最大值處理。
2.2 zscore標準化
不同特征的取值范圍對模型訓練的影響不言而喻，我們有必要對許多特征做一次標準化，比如登陸次數、充值金額等等。
2.3 onehot處理
對于枚舉類型的特征，最常用的編碼就是OneHot，比如性別。
訓練模型
1. 模型選擇
預測流失Score和回流Score有許許多多的模型可以選擇，本文以LR為例，早點介紹如何在生產過程中實踐經典機器學習算法。LR詳細介紹參考以下兩個鏈接
Logistic regression Docs
pyspark.ml.classification.LogisticRegression APIs
2. 模型調參
使用驗證集數據對模型進行調參，以下是LR的可配置參數
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離線模型評估
1. 評估指標
離線評估的指標有AUC、準確率、召回率、F1值
AUC的介紹可以查看博客AUC，ROC我看到的最透徹的講解，AUC用來衡量一個模型的性能。準確率指的是預測為正樣本中有多少是預測對了，召回率指的是有多少正樣本被預測出來了。F1值是權衡準確率和召回率的一個數值。準確率、召回率、F1值隨閾值的改變而改變，根據產品的實際場景合理的選擇閾值。
實現demo，提供三種計算AUC的辦法
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2. 學習曲線
通過分析學習曲線，可以診斷高偏差、高方差問題
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高偏差，欠擬合，隨著訓練樣本數量增加，最后測試集、驗證集的誤差都停在高位，彼此很接近。
嘗試解決辦法：獲得更多的特征、增加多項式特征、減少正則化程度λ。
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高方差，過擬合，測試集和驗證集的誤差逐漸接近，但還是有一定的距離，隨著樣本數的增加誤差正在逐漸趨于穩定。
嘗試解決辦法：更多的訓練樣本、減少特征的數量、增加正則化程度λ。
預測數據
1. 獲得預測數據
預流失場景中預測數據為本周活躍的用戶，預測其是否會在下一周流失;流失場景中預測數據為本周流失用戶，預測其是否會在下周回流。
2. 預測數據分組
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首先，將預測數據分成模型預測、隨機兩組，模型預測組用模型預測Score值，隨機預測組用rand的方法輸出Score值，再比較Score值與閾值的大小來判斷當前樣本為正或者負;
然后，將預測后的數據分成2*2組，一個是線上干預組，另一組是線上不干預的對照組，用于對比線上干預的效果。
3. 上線效果分析
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如上圖所示，效果分析分為模型效果和干預效果兩個維度
3.1 模型效果
分析模型效果時我們需要控制變量，排除干預、不干預的影響。預期模型預測的準確率普遍要好于隨機預測的準確率。
同干預的情況下，對比A組和C組的準確率;同不干預的情況下，對比B組和D組的準確率
3.2 干預效果
同樣需要排除不同策略預測的影響，預期干預組的留存率或者回流率要普遍好于對照組的留存率或回流率。
同模型預測情況下，對比A組和B組的留存率;同隨機預測模型情況下，對比C組和D組的留存率
小結
將全流程串起來，給出如下demo
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