业务背景
Ted & Poppy 是一家面向亚洲市场的宠物食品订阅平台，近期出现订阅用户流失率上升的趋势。我对企业提供的订阅行为、客户反馈和交易数据进行了深入挖掘，旨在构建精准的流失预测模型，并为企业制定有效的客户保留策略，降低流失、提高忠诚度。
功能介绍
建立标准化数据处理流程，对 20 万+ 条用户数据（含地区、支付、优惠、支持记录等字段）进行清洗、特征提取与分组分析；
使用可视化图表识别高风险客户群体特征（如支持工单密集、未收到优惠、支付失败等）；
构建多个分类模型（Logistic 回归、LightGBM、XGBoost），并评估其准确率、敏感度与 NPV，选择最优模型；
基于模型结果设计精细化客户运营策略，包括个性化优惠、主动客服介入、支付方式多样化、区域定向激励等；
输出完整项目汇报及图文分析报告，供业务决策方参考实施。
使用可视化图表识别高风险客户群体特征（如支持工单密集、未收到优惠、支付失败等）；
构建多个分类模型（Logistic 回归、LightGBM、XGBoost），并评估其准确率、敏感度与 NPV，选择最优模型；
基于模型结果设计精细化客户运营策略，包括个性化优惠、主动客服介入、支付方式多样化、区域定向激励等；
输出完整项目汇报及图文分析报告，供业务决策方参考实施。
项目实现
在该项目中，我主要负责数据清洗、模型训练与策略输出工作：
使用 Pandas 和 Scikit-learn 完成数据预处理与特征工程；
实施多模型训练与性能评估，通过混淆矩阵分析模型精度与风险控制能力；
梳理变量重要性，识别影响流失的关键因素如地区偏好、支付失败、用户活跃度等；
配合组员输出图表与展示材料，最终将模型成果以数据故事形式呈现给客户；
最优模型（Logistic 回归）实现了 91% 的敏感度与 98% 的负预测值，有效支持后续客户留存策略落地。
使用 Pandas 和 Scikit-learn 完成数据预处理与特征工程；
实施多模型训练与性能评估，通过混淆矩阵分析模型精度与风险控制能力；
梳理变量重要性，识别影响流失的关键因素如地区偏好、支付失败、用户活跃度等；
配合组员输出图表与展示材料，最终将模型成果以数据故事形式呈现给客户；
最优模型（Logistic 回归）实现了 91% 的敏感度与 98% 的负预测值，有效支持后续客户留存策略落地。
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9. 使用Nacos完成分布式服务注册和配置管理，开发人员可以根据不同的开发环境对应不同的配置信息，方便多环境开发，提高开发效率。比如application-dev.yml、application-sit.yml、application-prod.yml。
10. 使用Redis做数据缓存处理，减轻数据库的访问压力，防止高并发。做好Redis数据有效期的设置和布隆过滤器的设置，防止大批量失效或访问到空的情况导致缓存穿透、缓存雪崩等情况，Redis数据备份采用AOF和RDB的双模式，保证备份数据能快速恢复的同时数据还具有的完整性。通过Redis Cluster实现分布式集群，节省内存。
11. 对于部分功能通过RabbitMQ进行异步处理，减少接口返回等待时间，提高接口响应效率，比如用户登录的时候需要给这个用户增加积分并发送短信，那么在校验用户登录成功的时候就可以异步调用消息队列来执行增加积分和发送短信的功能，然后直接返回接口，不用等待异步的操作。采取ACK手动确认的形式防止队列没有被成功消费，同时判断执行唯一编号来判定重复消费的行为。编写config配置类的时候实行消息持久化。
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