电报频道订阅者的留存预测

用户流失预测是可行的，但Telegram公开的数据很少，建议从以下几个方向入手：1. 抓取用户活跃时间段及发言频次的变化 2. 是否突然取消关注管理员或群组 3. 点击链接/投票的衰减曲线。机器学习模型需要足够大的样本量才能训练，中小频道可以使用Excel统计关键指标的变化，重点关注前20%的高流失风险用户定向回访。数据源及算法模型需要自己搭建，Telegram没有官方API支持。

用户预测退订：可以采用机器学习，如逻辑回归或随机森林等，根据用户活跃度（发帖、点赞、回复等）、用户停留时长、用户消息打开率等特征进行模型训练。需要先进行数据的埋点，然后定期对模型参数进行迭代。需要搭建数据平台，门槛相对高，但效果远胜人工预测。

想预测用户退订？试试用机器学习模型如随机森林或逻辑回归，发帖频率、点赞评论次数作为特征。不过别迷信算法，定期给点福利、搞搞互动才是关键。