纸飞机用户留存预测的Cox回归特征

用户留存预测可以用Cox回归，不过要先理清思路，Telegram场景下，特征一般有：活跃频次、活跃时长、发送消息数、功能深度（频道/群组）、登录天间隔、邮箱/手机号绑定等。建议先基于行为数据跑基线模型再优化参数，特征工程比模型重要多。

Cox回归分析用户留存的核心在于识别影响用户停留时间的关键特征，如活跃时长、互动频率、功能使用深度等。首先定义流失标准，收集用户行为数据，运用统计分析工具构建模型。特征的重要性排序依据系数的绝对值，正负号表示促进或抑制留存。建议初学者从简单的特征开始逐步迭代优化。

Cox回归用户留存的关键特征：日活频率、会话时长、功能使用深度、社交互动次数。Telegram场景下，消息发送频次、频道订阅量、隐私设置变更频率也敏感。建议清洗行为日志后，用统计软件跑模型逐步剔除共线性特征。

Cox回归能分析用户流失风险，关键是找特征，比如用户活跃频次、停留时间、功能深度、登录间隔等特征。在Telegram场景中，聊天频次、频道订阅数、消息推送响应率等特征也很重要。建议先清洗行为日志，再用生存分析做特征相关性分析，用Python的lifelines库就行，删失数据处理下即可。特征重要性看回归系数绝对值。