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發(fā)簡信
IP屬地：廣東
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uplift modeling 增購模型
什么是uplift modeling? uplift modelling凳谦，擬翻譯作“增購模型”或“上提升模型”，也稱作incremental modelling,true l...
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會(huì)員體系規(guī)劃-會(huì)員等級劃分策略篇（原創(chuàng)）一缓醋、背景 我在某個(gè)項(xiàng)目會(huì)員規(guī)劃方案編寫的過程中如失，發(fā)現(xiàn)自己對于會(huì)員層級劃分理解不是特別清晰，于是翻查了網(wǎng)上資料和以往咨詢公司的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)送粱，特地整理了會(huì)員等級規(guī)劃詳細(xì)的方法和執(zhí)行細(xì)...
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Causal Inference and Uplift Modeling A review of the literature論文筆記Causal Inference and Uplift Modeling A review of the literature論文筆記 論文地址：Causal Inferen...
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設(shè)計(jì)一套“勾人”的會(huì)員體系縱觀互聯(lián)網(wǎng)幾十年的發(fā)展史裆馒，商業(yè)模式大體經(jīng)歷過四種模式，每種模式下都會(huì)伴隨著巨頭的誕生丐怯，改變行業(yè)布局喷好。付費(fèi)模式下，微軟靠著軟件收入一直稱霸至今;廣告模式中谷歌雄霸一方;傭金模式...
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基于RFM模型和AHP分析法，劃分用戶等級和定位召回用戶背景： 配合精細(xì)化運(yùn)營的需求丐枉，最近需要進(jìn)行點(diǎn)對點(diǎn)推文以及用戶召回哆键，這就涉及到一個(gè)問題：召回誰？向誰點(diǎn)對點(diǎn)發(fā)文瘦锹？很明顯要對高價(jià)值的用戶進(jìn)行精細(xì)運(yùn)營籍嘹，那么問題的關(guān)鍵就是確定高價(jià)值...
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[譯]在使用過采樣或欠采樣處理類別不均衡數(shù)據(jù)后辱士，如何正確做交叉驗(yàn)證？原文地址：DEALING WITH IMBALANCED DATA: UNDERSAMPLING, OVERSAMPLING AND PROPER CROSS-VALIDAT...
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CVR深度預(yù)估模型ESMM：阿里是怎么做點(diǎn)擊后的轉(zhuǎn)化率預(yù)測的本人微信公眾號為“推薦算法學(xué)習(xí)筆記”抽兆，定期推出經(jīng)典推薦算法文章识补，歡迎關(guān)注族淮。 這篇文章主要介紹阿里的ESMM模型《Entire Space Multi-Task Model: ...
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用Logistic和隨機(jī)森林建立流失預(yù)警模型（含多個(gè)模型）產(chǎn)品如同蓄水池贴妻，用戶好比池中之水。池子中每時(shí)每刻都有新用戶源源不斷地加入蝙斜，也有一部分用戶選擇離開名惩。如果用戶流失超過新用戶的補(bǔ)給，且速度越來越快孕荠、規(guī)模越來越大時(shí)娩鹉，產(chǎn)品如若不警惕...
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基于決策樹的用戶流失分析與預(yù)測1、背景 用戶獲取和流失是一對相對概念呼寸，就好比一個(gè)水池艳汽，有進(jìn)口，也有出口对雪。我們不能只關(guān)心進(jìn)口的進(jìn)水速率河狐，卻忽略了出水口的出水速率。挽留一個(gè)老用戶相比拉動(dòng)一個(gè)新用戶瑟捣，在增加營業(yè)...
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用戶增長之Push優(yōu)化策略
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展蝶柿，巨型App和各垂類App的日趨完善丈钙，對于用戶時(shí)間的競爭也越發(fā)激烈，讓用戶花費(fèi)更多時(shí)間停留在你的App上已經(jīng)成為大家重點(diǎn)關(guān)心的問題交汤。除了本身App能夠給用...
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