月活跃用户MAU提升模型
收藏江苏数据交易所2026-01-30 收录
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包括新用户活跃留存模型（正向）、新用户活跃流失预警模型（负向）、低活跃向中活跃迁移模型（正向）、低活跃向高活跃迁移模型（正向）、低活跃用户留存模型、低活跃用户流失预警模型、中活跃向高活跃迁移模型（正向）、中活跃向低活跃迁移模型（负向）、中活跃用户流失预警模型、高活跃用户留存模型、高活跃用户流失预警模型、沉睡用户激活模型、流失用户召回模型等等。
提供机构：
深圳市银之杰科技股份有限公司搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集是一个综合性用户行为预测模型集合，专注于提升月活跃用户（MAU）数量。它包含多个子模型，覆盖新用户、低活跃、中活跃、高活跃、沉睡和流失用户等全生命周期阶段，通过正向留存、迁移和负向流失预警等策略，系统性地优化用户活跃度。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
