本文来自腾讯云技术沙龙，本次沙龙主题为在线教育个性化教学技术实践
演讲嘉宾：谭安林，腾讯高级工程师。2015年加入腾讯，8年互联网从业经历，从事大数据平台与产品开发相关工作；先后参与广告、金融等领域产品项目，目前负责行为预测解决方案，帮助客户盘活现有客群、挖掘潜在高价值新客。目前我们的产品包括：智能客服、大数据套件、腾讯移动分析、腾讯移动推送等。
今天我分享的是在腾讯云在大数据对用户行为预测这个项目中，有关教育行业的一些实践，希望可以给大家带来一些帮助。这一年我们所做的是用户行为预测解决方案，针对教育行业定制一些行为分析和预测，希望可以帮助大家更好地借助于数据。大数据对外开放有两个模式。第一个模式是平台技术，我们会将大数据的能力开放到云端给大家使用，比如腾讯大数据框架。第二个模式，我们考虑到对内数据服务的能力模型，复制对外，为大家提供一些有针对性的行业服务。
中国的网友有8亿之多，98%的用户群使用移动互联网。2017年始，月活的移动设备数量稳定在12亿左右，新增红利在渐渐消失。深挖存量的大盘用户价值，有两方面的考虑:一方面，我们希望给整个大盘的存量用户提供更有针对性的个性化服务、产品和推荐；同时针对各个行业，挖掘出大盘用户的价值，为行业带来数据上的增长。
我们以前做过智能推荐，在金融领域进行用户逾期行为预测的开放，在相关的反欺诈、风控场景中进行使用。在教育行业，随着技术的发展以及产品的日渐丰富，整个教育行业的用户增长是很可观的。在未来几年，教育行业会持续发力，我们也希望可以在这方面做一些事情。
用户行为预测帮大家解决的问题有哪些？从运营的角度考虑，获取潜在客户的环节，可以帮大家了解谁是你的用户，哪个平台适合做精准化营销。获取用户之后，我们会分析哪个用户价值比较高，更容易付费转化。我们可以做这样的识别，哪些用户在一定的生命周期后会流失，我们要做出流失预警以提前干预，而不是等到流失后再干预，这时候已经来不及了。
我们的产品运营会贯穿数据化的工作，从用户引流开始，到判断用户来源渠道是好还是坏、用户的价值是高还是低、提升转化效果等。这就说明产品要做大，必然需要一些潜在的客户，将当前用户的盘子进一步扩大。其中涉及到的数据分析服务，主要可以分为三个方向：
- 新用户的预测，即新增用户。
- 留存用户，即当前使用产品的用户。
- 潜在用户。
现在市场上的移动分析，也需要相应的工具。例如上面提到的三个方向，我们要做数据化的运营，首先要明白运营指标、目的是什么，从而把这个指标转换成数据的指标。比如每天的转化率，我们会推动终端做数据的采集、APP的打点，将数据分析和数据开发通过相应的报表进行呈现。整个过程中，不管是我们自研还是用外界的工具，比如云盟和腾讯分析等，我们都可以直观地看到一个产品运营的情况。但是要做深入挖掘，判断哪一个用户有价值，这肯定是不够的。我们还要进行标签的建设、模型的建设，判断应该构建哪些标签、哪些模型。最终构建的标签和模型都需要落地去做数据产品，做到可视化，使我们的运营、产品所见即所得，找到一个比较好的运营方向。
在整个实施过程中，我们也了解到，无论是教育行业、金融行业或其他电商行业都面临同样的问题。数据在终端收集之后，我们要落地到标签系统，生成标签。这个环节会非常困难，首先我们要联动很多岗位的同学，从产品到终端开发、后端开发，以及数据分析、算法等等。大家的KPI是不一致的，运营同学主要是做数据增长，后台、终端同学更多倾向于做出新功能和并维护旧功能的稳定性。这样的数据需求提给他们，你说要打一个点，很有可能很小的事情会做到一个月甚至是半年以后。这里存在一个应用难的问题。
同时还有一个问题，对于新用户或APP已经留存的用户，基于我们数据采集的方式获取到的数据非常少。少到什么程度？可能只有几条。这些行为的数据是付费转化的数据，但你也不知道还需要哪些其他的数据。这时数据很少，很难刻画一个用户是不是高价值，是不是容易被转化。即使构建了标签系统，还需要另一批人去建模，需要四五个人或十几个人做模型分析。选择哪个模型，判断哪些特征有效，模型构建完成以后还要去运营、落地、实验，这时候还需要进行实验的工具，整个过程是很复杂的。
用户行为预测项目的出发点在于标签建设和模型建设这两部分。化繁为简地说，我们希望做到的是我们来提供API，大家来上传行为数据，我们再进行落地的简化。大家不需要做标签建设和模型建设，我们可以直接预测用户的付费评分、转化评分，以及一周内是否会流失的预警。在简化落地这部分，如果大家联动开发、算法、分析一起做这个数据产品，需要20个人甚至更多。但在使用这个产品之后，只需要两个人去做这件事。一个人开发API，接入数据；另外一个人使用这个系统做运营。同时，我们也提供小步实验的工具。
下面我来介绍一下腾讯云对于用户的刻画，主要分为五个方面，包括人口属性、社会属性、用户消费、用户行为、兴趣偏好。大家在报考驾照时可能关注点不太一样，有些人希望周期较短，有些人希望便宜一点，有些人希望教练不要骂人。我们可以通过标签，刻画不同用户的分群，针对这些分群做一些定制化的营销。特别是针对教育行业，我们可以把一个群体分为七天内流失可能性是高危、一般还是低流失的不同分群，进行一些有针对性的运营策略。接入的方式是围绕用户行为进行接入，获取用户接入第一方的数据后提供模型，或从行为中抽取样本再进行建模。在这个过程中，系统会提供一键预测的功能，客户直接在系统上进行操作即可。预测出的结果可以截取下来进行自己的运营实验，我们最后也会根据用户行为进行跟踪。在市场上有一些行为跟踪的产品，它们要求的是效果反馈，需要有一些KPI。我们根据纯粹上报的KPI做变化跟踪，直观地看出哪个策略好、哪个策略差。
刚刚提到三个方面的服务，第一方面是对留存用户，第二方面是对新增用户，第三方面是帮助大家挖掘潜在用户。先来看一下留存用户，也就是现在已有的用户，这种场景比较好的地方就是第一方数据相对较多，我们的模型会比新增用户的模型更好。主要分为以下四个部分，一是数据管理，数据管理不仅是第一方数据，也包括互联网大盘的脱敏数据，我们会有针对性地进行融合。第一方的数据是注册信息、设备信息、行为信息，比如用户登录的时间、浏览的页面。这些信息接入进来后，我们会进行概览性的分析，比如每天的PV、UV分别是多少。同时我们也会对每一条数据进行质量评估，因为每一个字段的完善度都会影响模型的效果，如果完善的话，模型将在0.8以上；如果不完善则会在0.7到0.8；如果特别差的话，模型就不能被使用。
第二是留存预测。我们可以提取一段时间内的用户包进行预测，预测模型可以是多种，根据多种需求可以自定义、也可以进行增加，当前的预测主要是流失、付费、逾期还款等。在预测出来后会出现一个概率的分值，可以根据概率分值将它自定义分成几个分组，也就是分群。例如在付费的模型中，付费转化率高的人，我们称为高付费，次之是较高付费。我们可以在这个基础上再进行分群的洞察，在这个分群洞察市场上有很多移动分析的软件，但是它们提供的画像很有可能是通用型的，甚至对于某个群体是没有显示度，也就是没有显著性的。我们针对不同的行业，特别是教育行业，有着自己的行业定制标签，比如教育关注度、教育坚持度这样一些画像，能够有效地展示其中的群体形态。如果你发现这部分人群有怎样的画像特点，在之后进行广告投放时可以咨询一下广告投放平台，支不支持这些标签的投放。如果可以的话，就可以实现精准投放。
再来介绍一下我们分群所用的标签。我展示出来的是两个画像，一个是教育关注度，一个是教育坚持度。首先介绍一下图表，图表上207这个数字，表示的是TGI的相对显著性，数字越高表示这个特征和它所对应的分子越大，也就是正相关性越高。这个数字大于100表示正相关，小于100就是负相关，数字越小就表示负相关越大。教育关注度越高的这些人付费意愿就会更强。教育关注度就是根据客户在大盘教育类的咨询，以及周边产品的关注程度聚合出来的画像。
再来看教育坚持度，它的表现也是一样的，越能坚持的人，越愿意付费。在这里教育坚持度我们怎么刻画的呢？他持续使用大盘里某类或全部的教育产品，这种持续的时间投入，我们称之为教育的坚持度，这是由很多特征聚合出来的画像。
刚刚看到的是行业的标签，我们构建的标签分成了通用标签、行业标签、场景标签以及个性化标签。这里是通用标签，通用标签就是游戏的沉迷度，比如说在游戏上消耗的时间和周期，可以根据这些行为进行刻画。我们发现它的显著性和教育关注度不一样，越沉迷游戏的人，付费的可能性就越低。在自我驱动力上面，他会自己驱动自己做一些相关的学习、收藏，属于比较有自发性行为的数据。这种数据可以刻画出越上进的人，越可能会付费。
这是一个实验项目的跟踪展示，上面是测试数据，不是真实的数据。我们的实验包括两种实验，一是人群对比，将较高付费的人群及高付费人群做同一个策略实验。我们可以打电话营销、发短信营销，甚至可以建群为他们进行针对性的服务。在这些方式下，可以得出哪种人群转化率更高，哪种策略更适合哪个人群。第二是策略对比，针对较高付费的群体，我们进行刚刚三个策略实验，就可以看出哪个策略对这部分人的效果更好，在具体的运营实验上花更少的成本，去体验整个实验的效果。
第二个方向是新增用户。新增用户为什么放在留存用户后面讲呢？因为这部分可以获得的数据更少。我们可以获取到留存用户的一些行为数据，但新增用户可能只有手机号、设备环境信息和相应的价值信息。我们可以做到的是新增预测，提供单独的API服务。它的应用场景主要是有两个点，一是渠道质量的预估，为什么是预估呢？我们在运营中会面临一个问题，投放广告、投放营销预算应该选择哪个渠道？评估一个渠道的好与坏有两种方式，一是咨询别人，这种方式并不可靠。第二是进行实验，在一周、两周、一个月之后，观察这个渠道的付费转化率是多少、流失情况是多少。我们对模型进行了预测，这时就可以把渠道的质量预估提前，如果预测出某个渠道的质量非常差、转化效果也很差，这时就可以把营销预算往好的渠道上面倾斜，在后期完全可以进行对比。
还有一种情况，我们在投放广告的时候，因为广告的素材偏差引进来的人不是目标用户，导致营销预测浪费。假设我们在三个渠道都投放了营销素材，三个渠道质量的预估从原来都很高的预估率同时降低了，这就有理由怀疑是素材的问题，可以进行素材上的调整。同时还可以进行新增的预测，根据它的阀值进行自定义的实验。我们的跟踪数据会反馈到模型训练中做一个迭代的优化。
潜客挖掘这部分是很多人都关心的。一开始我们并没有想做这部分，以前一直在做广告，通过广告挖掘新增客户。无论是教育行业还是金融行业，都有这种需求。为了获取更多的客户，有可能是口口相传，有可能要投一些预算做广告。潜客预算有两种模式，第一种是从其他渠道拿到你认为有潜在价值的用户包，第二种是在互联网大盘里做一个预测，哪些人可能会是潜在用户，而第二种方式只会在腾讯云内部的广告投放平台上进行流通。我们把挖掘潜客分成两类模型，一种是和留存新增类似的分类模型，一种是Lookalike。如果我们以到站这种方式作为目标，其实你不知道谁没到站，你只知道到站的是谁，这里是没有负样本的，所以我们需要用Lookalike的方式。我们对潜客的跟踪有相应的解决方案，可以跟踪到潜客包转化效果，从而进行进一步的运营尝试。
下面为大家介绍一下Lookalike，Lookalike是将其转化为一个二分类。以到站的方式为例，到站的人我们认为他是种子用户，但我们不知道没有到站的人是谁，只能在大盘里将到站的用户剔除掉，其他的作为一个盘，其中随机抽出一部分作为复例。最后进行模型训练时，提取的就是我们潜在的用户包。这里面临的问题是什么呢？负样本中很有可能包含正样本即某些实际上是潜在用户的人，随机性抽样很难保证准确性。这里我们也通过标签抽取的方式进行实验，比如先对种子用户进行画像分析，发现他的教育程度高、教育关注度高、坚持度高，这类人就是潜在客户。相反，关注度低、坚持度低的人，是不是一定就是负样本呢？这种方式可能会导致整个模型泛化效果比较差。实际上，我们是将种子用户抽取出来一部分，放到负样本混合后进行建模，在建模后就可以看到负样本中混合的种子用户的概率分布。
假如我们发现它的概率分布在0.42以上，我们就有理由相信0.42%以下是比较高质量的负样本，再将正负样本拿进去做第二次真实的训练。训练的过程中可能会遇到一些问题，我们在教育行业用了800多维的维度，整体的维度有三四千。这里面临特征拼接的问题，不管是留存、新增还是潜客，或者是付费、流失场景包的模型，每一个模型所需要的特征是不一样的，它们都是动态的、个性化的。这里需要有一个特征拼接的过程，我们采用列存储+SSD进行支持。
大家接触的数据量比较少，当前几千万也是比较常见的。在整个大盘预测上，基础是几十例。我们做一个排序，也可以做一些抽样的预测。比如抽取5000个用户包，先预测一下这5000个用户的大概P值，比如说预测出的P值是0.85，在实际预测时就进行阀值的提取，加强整个链路的优化。Lookalike的结果会直接与内部广告平台打通，并在广告投放后从行为变化跟踪上观察投放的效果。
在整体的方向上，我们的预测从数据采集到特征构建、模型集成，最后提供在线化的服务。在数据采集这部分，我们会根据采集到的持续数据构建时序的特征，同时也会将其用到模型中去。
这是一个整体技术架构介绍。因为这是一个数据产品，不像我们常规理解的一个显然的系统，它是各个环节进行协作，最后进行数据产品的输出。首先我们在做外部数据接入时，通过腾讯统一的网关STGW将数据放进来，之后通过DFS数据通道存放到消息队列中。行为数据基于第一方数据的安全，进行了相应的加密和脱敏，我们要进行解密并对每一条数据进行质量的评分。这里有一些质量评分的报警，如果数据可以达到80分，现在一下子变成了60分，我们就需要和客户沟通，是不是某个环节出了问题，因为它最终会导致模型效果较差，使用的体验也会比较差。后面我们会将接入进来的数据存放在TDW，各家的数据进行分表存储，没有融合在一起。之后再将数据取出来进行计算，进行数据行为概览相应的指标分析以及行为跟踪。某一个用户包的行为变化跟踪，就是在这里面进行的。
最后我们将这些统计结果、跟踪阶级写入MySql，通过产品系统提供给用户进行展现。这里为大家介绍一下我们模型的做法。样本来自两个部分，一是行为数据抽取出来，二是通过用户接口提供或离线提供。我们要融入大盘的特征，大盘特征是分级的，有些特征是按月的、有些是按周的、有些是按天的、有些是实时的。我们有很多节点计算每个不同的特征，当然有些特征会放在一起进行计算，将这些特征放到Hbase中以加快它的访问。
在具体应用时，客户提取用户包后进行模型的预测、分群的洞察。我们提取了用户包，在预测的时候要先去提取存在Hbase里面的实时数据，观察它的实时特征。实时特征和离线特征融合起来进行模型的预测训练，在预测完成后，我们要将一些特征聚合起来形成画像，最终在页面上展示给大家。这些也是通过关系型数据库进行产品的展现支持。
关于我们产品的结构，首先是第一方的数据源。第一方的数据是客户提供的行为数据，加上内部画像融合起来进行数据建模的支持。针对用户上报的数据，我们会自动生成标签。内部数据也会通过相应的标签工具，生成通用的行业、个性化、场景的标签，之后再进行数据建模以及每个用户的落地，服务落地分为用户分群、小步实验、效果闭环。再往下是各个行业的应用，比如教育行业以及金融上面的反欺诈实践。
第一方的数据完善程度和模型效果有相关性。如果第一方数据比较完善，可以达到0.8到0.9的AUC，它的识别能力非常少。如果数据不太完善，只有50%或者60%的完善程度，AUC会在0.7到0.8之间。如果数据在百分之二三十，甚至没有第一方数据，那么AUC就在0.7左右。
下图是教育类预测线上特征库，我们将其分为四类。每类从上往下是通用、行业、个性化、产品化这四类特征。整个大盘的特征维度有几千维，教育行业我们用到了800多维。
在第一方数据和安全机制部分，第一方数据，就是某一方面的数据，它对某一方面的模型有直接的影响。在做付费模型的时候，基础数据APP行为、付费转化有着直接相关性；在做流失模型的时候，基础数据和设备相关的信息、APP行为的信息有直接相关性。第一方数据是客户提供给我们的，无论是金融、电商还是教育，大家都会面临同一个问题，提供数据会不会存在隐患，我们会不会再将这些数据提供给别人。在安全方面我们分为三个等级，一是数据传输上进行加密的支持，即使传输的链接请求被劫持了，其他人也不知道这个数据到底是什么数据，他只能看到一个密文。二是数据存储。在存储用户数据的时候，按照分表物理存储，其中不会有融合的问题，也不会将这些数据给另外一个产品使用。三是数据的脱敏。我们针对账号支持加密，在内容上可以简单地理解为，假如用户A看了张老师的数学教程，在这个看的过程中，我们会将张老师的信息由客户自己定义一个唯一的编号，将这个数学课程也定义成唯一的编号。在这些数据上传之后，我们拿到的只是编号，而不是张老师、数学这样的具体信息。取得这个数据后就可以进行模型上的建设，这里我们会将具体的用户隐私数据过滤掉。
我们的接入方式比较简单，但也会存在一定的开发量。首先客户将行为的数据通过API提供给我们，这里的样本有两种方式。如果行为数据比较全，我们可以直接进行操作。如果行为数据不太全，或不太符合预期，我们会让客户提供一个样本。数据建模由我们进行支持和处理，客户可以在产品系统上提取用户包进行预测、实验和效果的跟踪。
Q/A
Q：刚才提到的教育坚持度，如果与某个变量因子相反关系，说明这个人的基础比较薄弱，是吗？
A：这不一定，我们也做过这方面的分析。我们发现有些人学历很高，他们还是坚持去学习，这完全是因人而异的。所以这部分也要看学历，学历也是一个因子，但学历的因子反而没有这个指标显著。
Q：关于特征的部分，请问可以公开一些特征吗？
A：如果合作到一定深度是可以的，但是现在不方便透露。我们的特征也很多也比较细，像通用特征可以通用到各个行业，没有行业的属性在里面。
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