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基于腾讯信鸽平台的手游流失用户预测模型概览

【编者按】借助大数据和机器学习做用户流失的预测分析是当前的一个应用趋势。本文由腾讯大数据团队技术人员撰写,介绍依托腾讯信鸽平台做手游用户的流失预测。文章着眼于数据、算法和系统三个方面,总结了一套手游通用的业务流失预测模型。本次流失预测的建模中采用了LR模型。 ---- 背景 随着游戏市场竞争的日趋激烈,越来越多的游戏运营服务选择借助大数据挖掘出更多更细的用户群来进行精细化,个性化运营,从而更好的抓住用户,获得更大的收益。在游戏运营中,无论是流失挽留,还是拉新,以及付费用户预测都是游戏运营的重要内容。 本文将

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大数据产品-腾讯信鸽之手游流失预测

背景 随着游戏市场竞争的日趋激烈,越来越多的游戏运营服务选择借助大数据挖掘出更多更细的用户群来进行精细化,个性化运营,从而更好的抓住用户,获得更大的收益。在游戏运营中,无论是流失挽留,还是拉新,以及付费用户预测都是游戏运营的重要内容。 本文将着重介绍手游用户的流失预测。对于游戏运营者,如果能够尽早的发现可能流失的用户,尽早的有针对性的对这些用户进行适当的干预,从而最大限度的延长用户在游戏中的停留时间,使得游戏运营者获得更大的收益。 本文中介绍的手游流失预测主要依托于腾讯信鸽这个平台,为这个平台提供精准定位即

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星云数据平台:做手游企业与游戏渠道SDK的“红娘”

精彩内容 “星云数据服务平台”以手游行业为切入点,做移动互联网大数据运营。它将手游内容企业和发行方与游戏渠道SDK连接起来,“例如某游戏想对接应用宝,通过“星云”需半天时间,而游戏自己接要1到2个月。 传统手游行业产业链是以内容方为起点,经过发行、渠道最后到达终端。有个问题是,传统发行或CP需要对接上百家渠道,但每家SDK都不同,全部接完可能得花费半年到一年。另外,游戏在移动互联网用户中的渗透率(包含普及程度以及覆盖广度)很高,但游戏数据的统计一般集中在结算对账、DAU等常规方面,而其他类似用户行为数据等未

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