一种SaaS化的多平台网约车司机留存预测方法技术

本发明专利技术涉及数据管理领域，且公开了一种SaaS化的多平台网约车司机留存预测方法，用于解决当平台出现高的用户流失风险的司机时，平台无法及时发现并采取相应挽留措施的问题，该方法包括，采集司机在各个平台的数据，对采集到的数据进行预处理，对预处理后的数据进行特征提取，选择机器学习模型对模型进行训练，并根据训练结果选择出最佳的模型，评估模型随数据量变化的可靠度，进行用户流失风险的预测，对用户流失风险等级高的人群进行预警，并对用户流失风险等级高的人群进行运营人群包智能圈选，对这些用户进行分类和分析，并制定相应的运营策略和措施，准确筛选出流失风险高的司机，提高了平台的司机资源稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据管理领域，更具体地涉及一种saas化的多平台网约车司机留存预测方法。

技术介绍

1、网约车司机留存指的是在网约车平台上注册并开始服务的司机在一段时间内持续使用该平台的情况。在网约车行业中，司机的留存率对于平台的长期稳定运营至关重要，司机留存通常表示司机对平台的忠诚度和满意度，以及他们愿意继续为平台提供服务的意愿。较高的司机留存率意味着平台能够保持稳定的供应量，提供更好的服务和体验，并在市场竞争中保持优势地位。

2、现有网约车司机留存预测，主要依赖互联网产品用户预测原型进行。依赖用户查看、使用以及消费等行为，基于用户习惯数据来预测留存，特征维度单一，模型主要依赖于用户行为数据中的少数几个指标来进行预测，模型可能没有涵盖太多不同类型的特征，而是集中在最具代表性或影响最大的特征上进行预测。

3、针对上述问题，本专利技术提出一种解决方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供了一种saas化的多平台网约车司机留存预测方法，以解决上述
技术介绍
中存在的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种SaaS化的多平台网约车司机留存预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种SaaS化的多平台网约车司机留存预测方法，其特征在于：所述对采集到的数据进行预处理步骤为：

3.根据权利要求1所述的一种SaaS化的多平台网约车司机留存预测方法，其特征在于：所述选择机器学习模型，利用历史数据对模型进行训练，并根据训练结果选择出最终使用模型步骤为：

4.根据权利要求1所述的一种SaaS化的多平台网约车司机留存预测方法，其特征在于：所述通过learning curve评估最终使用模型随数据量变化的可靠度步骤为：p>

5.根据权...

【技术特征摘要】

1.一种saas化的多平台网约车司机留存预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种saas化的多平台网约车司机留存预测方法，其特征在于：所述对采集到的数据进行预处理步骤为：

3.根据权利要求1所述的一种saas化的多平台网约车司机留存预测方法，其特征在于：所述选择机器学习模型，利用历史数据对模型进行训练，并根据训练结果选择出最终使用模型步骤为：

4.根据权利要求1所述的一种saas化的多平台网约车司机留存预测方法，其特征在于：所述通过lea...

【专利技术属性】
技术研发人员：于志杰，
申请(专利权)人：北京白驹易行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：