Каков предпочтительный подход к этой проблеме?

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Предпочтительный подход для решения задачи прогнозирования активности пользователей
Подход к решению задачи
Заключение

Вопрос или проблема

У меня есть данные о 10,000 пользователей и их временных сессиях на сайте/в приложении: время входа, время выхода и активность пользователя.

Данные доступны в течение 60 дней (на пользователя).

Используя эти 60-дневные данные для 10 тысяч пользователей, могу ли я предсказать активное время каждого пользователя на 61-й день? Если да, то каков лучший подход, и какие типы задач я могу использовать, чтобы решить это?

Спасибо.

Преобразуйте ваши данные обучения в следующий формат –

a = время входа
b = время выхода
c = активность пользователя
train_data_X = [
[[a, b, c], [a, b, c], ……, [a, b, c]]
[[a, b, c], [a, b, c], ……, [a, b, c]]
.
.
.
[[a, b, c], [a, b, c], ……, [a, b, c]]
]

train_data_Y = [
[[время_день_1], [время_день_2], …… [время_день_60]]
.
.
.
[[время_день_1], [время_день_2], …… [время_день_60]]
]

Объяснение –

Ваши входные (train_data_X) данные имеют форму 10000 60 3, потому что у вас 10K пользователей, данные за 60 дней, и каждая точка данных зависит от 3 переменных, а именно a, b и c.
Ваши целевые (train_data_Y) данные имеют форму 10000 60 1, потому что у вас есть только одно число для вывода, т.е. активное время.

Теперь это задача регрессии, потому что вы пытаетесь предсказать непрерывное значение, т.е. активное время.

Вы можете смоделировать этот тип задачи с помощью нескольких моделей временных рядов. Но поскольку у вас есть многомерный вход, т.е. [a, b, c] (ссылаясь на train_data_X), вы получите значительную выгоду, используя модель Seq2Seq для генерации вашего временного ряда. Если вам нужно просто сгенерировать 61-ю временную метку, вы можете использовать ее только для этого.

Конкретные детали и реализация

Эта задача является задачей прогнозирования временных рядов. Первый и наиболее важный шаг в любой задаче с данными – это сначала понять данные.
Просто предварительно обработайте данные с учетом целевой переменной, т.е. активного времени каждого пользователя.
Сначала агрегируйте ваши данные. Суммируйте активное время каждого пользователя за 60 дней. Это можно сделать, рассчитывая общее время сессий за каждый день. Это подготовит наш временной ряд для каждого пользователя. Таким образом, для каждого пользователя будет сформирован отдельный временной ряд.
Далее создайте признаки, которые могут помочь в прогнозировании, такие как день недели, являются ли это выходными или будними днями, праздничные дни и активное время предыдущих дней.
Начните с анализа тенденций. Ищите тенденции или закономерности в активном времени за 60 дней.
Попробуйте определить, есть ли недельные или месячные сезонные паттерны.
Сосредоточьтесь на том, имеют ли определенные пользователи стабильные паттерны или есть сегменты пользователей с похожими поведениями. Например, вы можете определить категории пользователей с общими активными временами.
Выбор модели, т.е. модели временных рядов. Используйте модели, разработанные для прогнозирования временных рядов, такие как ARIMA, SARIMA или экспоненциальное сглаживание Хольта-Уинтерса.
Также вы можете использовать другие модели машинного обучения, такие как Random Forest, Gradient Boosting или сети LSTM (Long Short-Term Memory), которые могут захватывать сложные закономерности в данных.
Для получения дополнительной информации вы можете изучить статьи на Medium.
Учебник по проблеме прогнозирования временных рядов.

Ответ или решение

Предпочтительный подход для решения задачи прогнозирования активности пользователей

Введение

Ваша задача заключается в прогнозировании времени активности пользователей на 61-й день с использованием данных о сеансах (логин, логаут, активность) за последние 60 дней. Доступность детальной информации о 10,000 пользователей дает мощную основу для анализа и прогнозирования. В данном ответе будет изложен подход, который поможет вам в решении данной задачи.

Подход к решению задачи

Понимание и подготовка данных

В первую очередь необходимо провести тщательный анализ доступных данных. Вы имеете информацию в формате:
- a: время логина
- b: время логаута
- c: активность пользователя
Исходя из этого, ваши обучающие данные будут иметь следующий вид:
```
train_data_X = [
   [[a1, b1, c1], [a2, b2, c2], ..., [a60, b60, c60]],  # Данные для пользователя 1
   [[a1', b1', c1'], [a2', b2', c2'], ..., [a60', b60', c60']],  # Данные для пользователя 2
   ...
   [[a1'', b1'', c1''], [a2'', b2'', c2''], ..., [a60'', b60'', c60'']]  # Данные для пользователя 10000
]

train_data_Y = [
   [[time_day_1], [time_day_2], ..., [time_day_60]],  # Время активности для пользователя 1
   [[time_day_1'], [time_day_2'], ..., [time_day_60']],  # Время активности для пользователя 2
   ...
   [[time_day_1''], [time_day_2''], ..., [time_day_60'']]  # Время активности для пользователя 10000
]
```
В результате ваши входные данные будут иметь форму (10000, 60, 3), в то время как целевая переменная будет иметь форму (10000, 60, 1). Это подтверждает, что ваша задача является задачей регрессии, так как вы пытаетесь предсказать непрерывное значение — время активности.
Агрегация и создание признаков

Чтобы получить более понятные данные, агрегируйте пользовательскую активность по дням. Можно использовать такие функции, как sum() для подсчета общего времени активности за каждый день. Это создаст временные ряды для каждого пользователя.

Затем создайте дополнительные признаки, которые могут быть полезны для прогнозирования:
- День недели
- Выходные дни (выходной или будний)
- Праздничные дни
- Активность в предыдущие дни
Анализ тенденций и сезонности

Проведите анализ тенденций в данных:
- Есть ли какие-либо очевидные тенденции или паттерны в активности пользователей?
- Обратите внимание на сезонные колебания в зависимости от дней недели или месяцев.
- Оцените, есть ли пользователи с похожими поведениями, которые могут образовывать сегменты на основе времени активности.
Выбор модели

Для прогнозирования активного времени на 61-й день подойдут различные модели:
- Модели временных рядов: ARIMA, SARIMA и экспоненциальное сглаживание (Holt-Winters).
- Машинное обучение: алгоритмы, такие как Random Forest, Gradient Boosting или глубокие сети (например, LSTM), способны улавливать сложные закономерности в данных.
Для данной задачи LSTM может быть особенно полезна из-за своей способности работать с последовательными данными и улавливать временные зависимости.

Заключение

Используя предложенный подход, вы сможете эффективно прогнозировать активное время пользователей на 61-й день, основываясь на имеющихся данных. Важнейшими этапами будут предварительный анализ данных, агрегация, создание признаков и выбор подходящих моделей для обучения. Я рекомендую дополнительно ознакомиться с материалами по временным рядам и методам машинного обучения для более глубокого понимания методов, которые могут быть полезны в вашей задаче.