可基于大數據進行用戶行為預測，幫助運營者預測用戶流失、卸載、付費的可能性，從而助力APP的精細化運營以及全生命周期管理。
利用數據分析建模，對用戶行為進行預測的大概流程包括以下幾點：
1、目標問題分解
（1）明確需要進行預測的問題；
（2）明確未來一段時間的跨度。
2、分析樣本數據
（1）提取出所有用戶的歷史付費記錄，這些付費記錄可能僅占所有記錄的千分之幾，數據量會非常??；
（2）分析付費記錄，了解付費用戶的構成，比如年齡層次、性別、購買力和消費的產品類別等；
（3）提取非付費用戶的歷史數據，這里可以根據產品的需求，添加條件、或無條件地進行提取，比如提取活躍并且非付費用戶，或者不加條件地直接進行提??；
（4）分析非付費用戶的構成。
3、構建模型的特征
（1）原始的數據可能能夠直接作為特征使用；
（2）有些數據在變換后，才會有更好的使用效果，比如年齡，可以變換成少年、中年、老年等特征；
（3）交叉特征的生成，比如“中年”和“女性”兩種特征，就可以合并為一個特征進行使用。
4、計算特征的相關性
（1）計算特征飽和度，進行飽和度過濾；
（2）計算特征IV、卡方等指標，用以進行特征相關性的過濾。
5、選用相關的模型進行建模
（1）選擇適當的參數進行建模；
（2）模型訓練好后，統計模型的精確度、召回率、AUC等指標，來評價模型；
（3）如果覺得模型的表現可以接受，就可以在驗證集上做驗證，驗證通過后，進行模型保存和預測。
6、預測
加載上述保存的模型，并加載預測數據，進行預測。
7、監控
最后，運營人員還需要對每次預測的結果進行關鍵指標監控，及時發現并解決出現的問題，防止出現意外情況，導致預測無效或預測結果出現偏差。