留存行为因素分析方法、装置、电子设备和可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种留存行为因素分析方法、装置、电子设备和可读存储介质，通过获取数据统计周期内用户直播行为对应的直播行为数据，并获取与数据统计周期对应的留存统计周期内用户留存行为对应的留存数据。根据直播行为数据和留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值，根据因果关联数值判断用户的直播行为是否为导致用户的留存行为的因素。本方案通过基于直播行为数据和留存数据，得到量化形式的因果关联数值，进而得到判断结果，如此，从因果关系出发、以量化数值方式，可准确判断出导致留存行为的用户行为。可准确判断出导致留存行为的用户行为。可准确判断出导致留存行为的用户行为。

Retention behavior factor analysis method, device, electronic device and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
留存行为因素分析方法、装置、电子设备和可读存储介质


[0001]本申请涉及直播
，具体而言，涉及一种留存行为因素分析方法、装置、电子设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]在网络直播领域，直播平台上用户的留存率可以作为有效衡量主播的用户粘性的核心指标。有效提升用户的留存率对于平台运营、主播发展都尤为重要。想要能够有效提升用户的留存率，首先需要确定导致用户在平台上留存的关键因素。
[0003]目前，现有的对于用户留存的分析方法中，往往是通过在不同留存情况下获取用户的行为差异，将存在差异的行为作为导致留存的因素。这种方式并未考虑行为数据本身也会被留存行为所影响，并不能准确判断出导致留存行为的用户行为。

技术实现思路

[0004]本申请的目的包括，例如，提供了一种留存行为因素分析方法、装置、电子设备和可读存储介质，其能够准确判断出导致留存行为的用户直播行为。
[0005]本申请的实施例可以这样实现：
[0006]第一方面，本申请提供一种留存行为因素分析方法，所述方法包括：
[0007]获取数据统计周期内用户直播行为对应的直播行为数据；
[0008]获取与所述数据统计周期对应的留存统计周期内用户留存行为对应的留存数据；
[0009]根据所述直播行为数据和所述留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值；
[0010]根据所述因果关联数值判断用户的直播行为是否为导致用户的留存行为的因素。
[0011]在可选的实施方式中，所述直播行为数据包括第一数据统计周期内的第一直播行为数据、第二数据统计周期内的第二直播行为数据；
[0012]所述留存数据包括与第一数据统计周期对应的第一留存统计周期内的第一留存数据、与所述第二数据统计周期对应的第二留存统计周期内的第二留存数据；
[0013]所述根据所述直播行为数据和所述留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值的步骤，包括：
[0014]根据所述第一直播行为数据、第二直播行为数据、第一留存数据以及第二留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值。
[0015]在可选的实施方式中，所述根据所述第一直播行为数据、第二直播行为数据、第一留存数据以及第二留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值的步骤，包括：
[0016]在所述第二直播行为数据相对于所述第一直播行为数据存在差异，且所述第二留存数据相对于所述第一留存数据存在差异时，获得多个用户中在所述第二留存统计周期相较于所述第一留存统计周期流失的目标用户的人数；
[0017]根据所述目标用户的人数以及所述多个用户的总人数，得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值。
[0018]在可选的实施方式中，所述根据所述因果关联数值判断用户的直播行为是否为导致用户的留存行为的因素的步骤，包括：
[0019]获取预先设置的假设判断结果，所述假设判断结果为用户的直播行为为导致用户的留存行为的因素，或用户的直播行为不为导致用户的留存行为的因素；
[0020]检测所述因果关联数值是否小于预设阈值，若小于所述预设阈值，则拒绝所述假设判断结果。
[0021]在可选的实施方式中，所述方法还包括：
[0022]计算所述直播行为数据和所述留存数据之间的相关性数值；
[0023]在所述相关性数值大于或等于预设数值时，执行根据所述直播行为数据和所述留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值的步骤。
[0024]在可选的实施方式中，所述直播行为数据包含多个用户的直播指标数值，所述留存数据包含所述多个用户的留存数值；
[0025]所述计算所述直播行为数据和所述留存数据之间的相关性数值的步骤，包括：
[0026]分别对由所述多个直播指标数值构成的第一向量和由多个留存数值构成的第二向量进行中心化处理；
[0027]计算中心化处理后的第一向量的第一长度，以及中心化处理后的第二向量的第二长度；
[0028]根据所述第一向量和第二向量中心化处理的结果以及所述第一长度、第二长度，得到所述直播行为数据和所述留存数据之间的相关性数值。
[0029]在可选的实施方式中，所述留存统计周期为所述数据统计周期结束之后的预设时段；
[0030]所述获取与所述数据统计周期对应的留存统计周期内用户留存行为对应的留存数据的步骤，包括：
[0031]针对各所述用户，检测该用户在所述数据统计周期结束之后的预设时段内是否具有登录操作，若检测到登录操作，则将该用户的留存行为对应的留存数据设置为第一预设数值，否则，将该用户的留存数据设置为第二预设数值。
[0032]在可选的实施方式中，所述直播行为数据包括登录行为数据、观看行为数据、弹幕行为数据或付费行为数据中的至少一种。
[0033]第二方面，本申请提供一种留存行为因素分析装置，所述装置包括：
[0034]第一数据获取模块，用于获取数据统计周期内用户直播行为对应的直播行为数据；
[0035]第二数据获取模块，用于获取与所述数据统计周期对应的留存统计周期内用户留存行为对应的留存数据；
[0036]第一计算模块，用于根据所述直播行为数据和所述留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值；
[0037]判断模块，用于根据所述因果关联数值判断用户的直播行为是否为导致用户的留存行为的因素。
[0038]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括一个或多个存储介质和一个或多个与存储介质通信的处理器，一个或多个存储介质存储有处理器可执行的机器可执行指令，当电子设备运行时，处理器执行所述机器可执行指令，以执行前述实施方式中任意一项所述的方法步骤。
[0039]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令被执行时实现前述实施方式中任意一项所述的方法步骤。
[0040]本申请实施例的有益效果包括，例如：
[0041]本申请实施例提供一种留存行为因素分析方法、装置、电子设备和可读存储介质，通过获取数据统计周期内用户直播行为对应的直播行为数据，并获取与数据统计周期对应的留存统计周期内用户留存行为对应的留存数据。根据直播行为数据和留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值，根据因果关联数值判断用户的直播行为是否为导致用户的留存行为的因素。本方案通过基于直播行为数据和留存数据，得到量化形式的因果关联数值，进而得到判断结果，如此，从因果关系出发、以量化数值方式，可准确判断出导致留存行为的用户行为。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种留存行为因素分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据统计周期内用户直播行为对应的直播行为数据；获取与所述数据统计周期对应的留存统计周期内用户留存行为对应的留存数据；根据所述直播行为数据和所述留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值；根据所述因果关联数值判断用户的直播行为是否为导致用户的留存行为的因素。2.根据权利要求1所述的留存行为因素分析方法，其特征在于，所述直播行为数据包括第一数据统计周期内的第一直播行为数据、第二数据统计周期内的第二直播行为数据；所述留存数据包括与第一数据统计周期对应的第一留存统计周期内的第一留存数据、与所述第二数据统计周期对应的第二留存统计周期内的第二留存数据；所述根据所述直播行为数据和所述留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值的步骤，包括：根据所述第一直播行为数据、第二直播行为数据、第一留存数据以及第二留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值。3.根据权利要求2所述的留存行为因素分析方法，其特征在于，所述根据所述第一直播行为数据、第二直播行为数据、第一留存数据以及第二留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值的步骤，包括：在所述第二直播行为数据相对于所述第一直播行为数据存在差异，且所述第二留存数据相对于所述第一留存数据存在差异时，获得多个用户中在所述第二留存统计周期相较于所述第一留存统计周期流失的目标用户的人数；根据所述目标用户的人数以及所述多个用户的总人数，得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值。4.根据权利要求1所述的留存行为因素分析方法，其特征在于，所述根据所述因果关联数值判断用户的直播行为是否为导致用户的留存行为的因素的步骤，包括：获取预先设置的假设判断结果，所述假设判断结果为用户的直播行为为导致用户的留存行为的因素，或用户的直播行为不为导致用户的留存行为的因素；检测所述因果关联数值是否小于预设阈值，若小于所述预设阈值，则拒绝所述假设判断结果。5.根据权利要求1所述的留存行为因素分析方法，其特征在于，所述方法还包括：计算所述直播行为数据和所述留存数据之间的相关性数值；在所述相关性数值大于或等于预设数值时，执行根据所述直播行为数据和所述留存数据，计算得到用户的直播行为与留存行为之间的因果关联数值的步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈友洋，
申请(专利权)人：广州虎牙科技有限公司，
类型：发明
国别省市：