مشروع Machine Learning باستخدام لغة البرمجة بايثون

تسليط الضوء على المشروع: النمذجة التنبؤية لتقلبات المستخدمين في تطبيق Waze للملاحة

أنا متحمس لمشاركة رؤى من مشروع حديث لتحليل البيانات يركز على فهم وتخفيف حدة تذبذب المستخدمين في تطبيق Waze للملاحة. بالاستفادة من بيانات تفاعل المستخدم، قمنا بتطوير نموذج تنبؤي يساعد في تحديد العوامل الرئيسية التي تساهم في الاحتفاظ بالمستخدمين وتراجعهم. فيما يلي بعض النتائج والتوصيات الرئيسية من تحليلنا:

? المتنبئين الرئيسيين لتخبط المستخدمين

متوسط طول الجلسة ومدتها: المستخدمون الذين لديهم فترات ومدد جلسات أقصر هم أكثر عرضة للتخبط، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى الحفاظ على تفاعل المستخدمين.

نسبة القيادة إلى التهيئة: تشير النسب الأعلى إلى استخدام متسق بعد التهيئة، وهو ما يرتبط بتحسين الاحتفاظ بالمستخدمين.

نسبة النشاط: ترتبط النسبة المرتفعة لأيام القيادة إلى أيام النشاط بانخفاض معدلات التراجع، مما يؤكد على أهمية الاستخدام المتكرر.

نسبة تفضيلات الملاحة: يرتبط الاستخدام المتوازن أو الأعلى للطرق المفضلة بانخفاض معدل التراجع، مما يشير إلى الرضا عن ميزات التوجيه في التطبيق.

أهمية الميزة وأداء النموذج

إجمالي الجلسات والمحركات: أثبت التفاعل المتكرر مع التطبيق أنه مؤشر قوي للاحتفاظ بالمستخدمين.

الأيام منذ آخر نشاط: من المرجح أن يكون المستخدمون الذين لم ينشطوا مؤخراً أكثر عرضة للتخبط، مما يشير إلى الحاجة إلى استراتيجيات إعادة المشاركة.

أداء النموذج:

الانحدار اللوجستي: قدم خط أساس جيد مع نتائج قابلة للتفسير.

الغابة العشوائية وتعزيز التدرج: تفوقت في دقة التنبؤ، حيث أظهر تعزيز التدرج أفضل أداء بعد الضبط.

التوصيات

استراتيجيات إشراك المستخدمين: تنفيذ حملات إعادة المشاركة التي تستهدف المستخدمين ذوي النشاط المتراجع.

تحسينات الميزات: تحسين ميزات التصفح استنادًا إلى تفضيلات المستخدم لتعزيز رضا المستخدمين.

التنبيهات التنبؤية: نشر نماذج التنبؤ بالزخم في الوقت الفعلي لتحفيز التدخلات في الوقت المناسب.

آليات التغذية الراجعة: جمع ملاحظات المستخدمين والتصرف بناءً عليها باستمرار لتحسين تجربة المستخدم.

الملاحظات

جودة البيانات: كانت معالجة اكتمال البيانات الأولية أمرًا حاسمًا لتدريب النموذج بدقة.

هندسة الميزات: أدى إنشاء ميزات جديدة مثل متوسط طول الجلسة ونسبة النشاط إلى تحسين أداء نموذجنا بشكل كبير.

تفسير النموذج: وفرت الموازنة بين النماذج المعقدة والنماذج الأبسط والقابلة للتفسير رؤى قيمة حول تأثير الميزات.

أفكار أخيرة

النمذجة التنبؤية هي عملية مستمرة تتطلب التحسين المستمر والتعاون بين الفرق. من خلال الاستفادة من هذه الرؤى، يمكن ل Waze فهم سلوك المستخدم بشكل أفضل، وتقليل معدل الزحام، وتعزيز رضا المستخدم ومشاركته بشكل عام.

#علم_البيانات #علم_البيانات #التعلم الآلي #مشاركة المستخدم #النماذج التنبؤية #تحليلات_البيانات #Waze #احتفاظ_المستخدمين #تجربة_العملاء #الذكاء_الاصطناعي #البيانات الضخمة