TG频道订阅者生命周期预测的生存分析

做TG频道生存分析，抓住三点：用户首互动至沉默时长算活跃期，事件分析标记用户关键行为（发帖、评论、转发），连续三天无互动为流失预警。数据埋点不复杂，TG自带统计+第三方工具交叉验证。想提升留存，固定内容发布时间、周期性互动活动比模型管用。

用户留存预测：重点看“活跃天数”和“互动频率”，从用户首次关注起记录每天的发言、点赞、转发情况。流失预警可以设置阈值，如7天无互动标黄、14天标红。生存分析要关注用户沉默前的轨迹，如内容偏好、推送时段响应率等。多维度交叉验证，不要只看表面数据。

生存分析：看用户活跃断崖点。标记日互动（发消息/关注），Kaplan-Meier曲线计算存活率；流失预警看连续3天无互动，新用户7/30天留存率阈值判断。不要套用模型，TG用户波动大，建议每周复盘关键行为节点。

用户留存预测：主要看活跃天数和流失信号，比如新用户前7天活跃后断流，可采用Cohort分群，利用行为数据（如发言、点赞、停留时间）建模，用Kaplan-Meier曲线分析存活率。简单起见先看日签到率及互动频率，异常变化即为预警。工具选Python的lifelines库，不要复杂化。

用户留存预测，生存分析非常合适。

关于用户活跃天数，主要看用户回复和点赞等行为。

流失预警可结合沉默天数+互动下降。

数据建模建议使用Cox比例风险模型。

实战中注意特征工程不要复杂。