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项目简介
本项目借助时序分析技术预测用户订单的流失情况。通过处理和分析用户行为数据，构建模型预测新购用户的续约概率以及续约用户的再次续约概率，助力企业制定更有效的决策策略。
项目的主要特性和功能
- 数据处理：对原始行为数据开展预处理，涵盖数据清洗、特征提取和数据降维等操作。
- 时序分析：引入时间维度，利用循环神经网络（RNN）分析用户行为在时间上的特征规律。
- 模型构建：运用Keras框架搭建基于LSTM的神经网络模型，用于预测用户的续约概率。
- 数据增强：采用数据增强方法增加训练数据数量，降低模型过拟合问题。
- 参数调整：系统地调整模型参数，优化模型性能。
安装使用步骤
1. 环境准备
确保环境中已安装以下依赖库： - numpy - pandas - keras - sklearn - matplotlib（可选，用于可视化）
使用以下命令安装依赖：
bash
pip install numpy pandas keras scikit-learn matplotlib
2. 数据准备
把训练数据放在指定目录，确保数据格式符合项目要求。数据包含： - 友空间2017 - 4 - 19至2019 - 6 - 24的行为数据 - 企业的实际激活时间对应表 - 应用分类对应表
3. 运行预处理脚本
执行预处理脚本对数据进行初步处理：
bash
python core/PreProcessing/main.py
4. 数据增强与特征处理
运行数据增强脚本，增加日期类型特征，并进一步处理数据：
bash
python core/add_feature.py
python core/set_year.py
5. 模型训练与评估
使用处理后的数据进行模型训练，并评估模型性能：
bash
python core/LSTM.py
6. 模型优化
依据模型评估结果，调整模型参数，优化模型性能。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】