18 | 增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体
问题的定义和分析
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本文介绍了如何使用增长模型来评估裂变海报的最佳受众群体，解决运营问题。作者首先定义了问题，即评估两种裂变方案对用户购买可能性的增量，并以A/B测试为例说明了裂变方案的随机分配和数据收集方式。随后，通过具体案例解释了增长模型的应用场景，即找到那些正在犹豫“要不要买”的摇摆者，以便有针对性地推送裂变方案。文章还提出了解决问题的思路，即使用增长模型来预测用户购买可能性的增量。整体而言，本文深入浅出地介绍了增长模型在运营问题中的应用，为读者提供了解决类似问题的重要思路。文章通过数据分析和机器学习模型的应用，为读者展示了如何利用技术手段解决实际运营问题，对于从事数据分析和运营优化的专业人士具有一定的参考价值。文章通过构建增长标签、选择算法训练模型、计算裂变增量等步骤，详细阐述了使用XGBoost算法和增长模型来解决裂变海报受众评估的方法，为读者提供了实际操作的指导和思路。
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可乐🥤内容很优质，作为即将步入社会的大四本科生来说，触类旁通，好好吸收消化下，我觉得可以去找一份别的电商数据，做出来一份面试找工作的机器学习的项目，以此来入门机器学习行业，也很感谢老师的启发❀作者回复: 找来一份电商数据集做一套项目的想法很好！🤟
2021-11-102- Geek_fc90ae老师我有点疑惑，在我们投放这类人群之前，是已经确定了用户画像吗，还是先随机抽取一批用户再由模型得出的结果去反推出用户画像；
作者回复: 这个案例的设计意图应该是已经收集了人群的“人口统计学信息”，比如说男女，年龄，消费规律等等（这些特征也可以认为是用户画像的雏形吧），然后主要是基于这些人口统计学特征，用机器学习的方法来确定是否适合给他或她推送某种促销。 广义上说，我们就是在把用户画像用各种手法做的更精细。对吧。
2021-12-021 
Ed_Lee™对于不同的用户分组（e.g.城市等级），比较两个活动对该组用户的增长分数（通过组内用户的分数加总），也能判断出哪个活动对于哪个用户群体更有效果了，是这么理解么？作者回复: 当然啦，正是这样用的
2022-07-16- sqnv_geeklightgbm和xgboost是一类集成模型吗
作者回复: 是的，LightGBM 和 XGBoost 都属于同一类的集成学习模型，特别是他们都是基于决策树的梯度提升模型。以下是它们的简要概述： XGBoost（Extreme Gradient Boosting）： XGBoost 是一个用于优化大规模和稀疏数据的梯度增强框架。 它有正则化，可以帮助减少过拟合。 XGBoost 使用了一种叫做预排序的方法和深度优先搜索来构建树，这是其和 LightGBM 之间的主要区别之一。 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）： LightGBM 是微软发布的一个开源的梯度提升框架，它特别适用于大数据和高维数据。 与 XGBoost 不同，LightGBM 使用一种叫做直方图分裂的技术，它对数据进行分箱，从而降低计算复杂性。 另外，LightGBM 提供了一种叫做带深度限制的叶优先的树生长策略。
2022-07-07