数据细分

数据细分

细分是将多个对象（用户，事务，产品，事件）分为同质组，以进行定位，定性，分析和风险管理。良好的细分提高了利润率，降低了成本，并使解决方案可以解释。

1）目标和制作

市场营销和成长：个性化的离场，接触频率，反垃圾邮件政策。
货币化：价格歧视，帮派，贵宾服务。
风险和合规性：控制级别，KYC/AML触发器，可疑模式评分。
产品和经验：按脚本编排，内容/游戏推荐，动态限制。
操作：优先支持、限额和配额分配。

构造细分单位（用户/会议/商人），地平线（7/30/90天），换算率（在线/每日/每周）和目标KPI。

2）片段分类

人口/地理：国家，语言，平台。
行为：活动，频率，深度，时间，最喜欢的类别。
价值（基于价值）：ARPU/ARPPU，LTV-quantili，保证金。
阶段：爬行，成熟，"睡觉"，返回。
RFM：备份，频率，带有沥青/分量的Monetary。
队列：按注册日期/首次付款/来源。
风险段：chargeback-risk, bonus-abuse-risk,异常活动。

生命周期： propensity to churn，propensity to buy, next-best-action.

上下文：设备/频道/区域规则。

3）数据和准备

点对点正确性：特征被认为来自可用的"过去"。
按窗口分组：7/30/90天金额/频率/分位数。
正常化：robast滑板（median/MAD），长尾巴的日志转换。
类别：单热门/目标/哈希；控制"稀有"值。
质量：跳过，复制，图式漂移，时间区域同步。
语义：在ML分段之前，显式业务规则（例如存款≥1）。

4）分割方法

4.1.规则和阈值（白盒）

简单条件： "VIP，如果LTV ≥ X和≥ Y频率。"

优点：可以理解，作为政策迅速实施。
缺点：漂移时脆弱，规则数量增加时难以支撑。

4.2.聚类（未聚类）

k-means/k-medoids：数字码头的快速锁定。
GMM：软附件，概率段。
HDBSCAN/DBSCAN：任意形状的群集+"噪声"作为异常。
混合类型的光谱/EM：用于复杂的几何形状。
功能学习→集群：首先是栓塞（autoencoder/transformer），然后在潜伏空间中聚类。

4.3.超级文件细分（目标驱动）

我们在目标KPI（例如LTV/风险）上训练模型，并且按预测分量，SHAP配置文件和决策树构建细分。
优点：细分市场与业务目标"挂钩"，容易检查uplift。
缺点："适合"的风险；需要严格的验证。

4.4.频率动机和规则

RFM矩阵，关联规则（支持/升降机），频繁序列（PrefixSpan）-尤其是用于产品导航和帮派。

4.5.图形/网络段

联系社区（设备，支付方法，转介）；GNN用于丰富性状。

5）方法选择： 快速矩阵

6）细分质量评估

• Silhouette/Davies-Bouldin/Calinski-Harabasz：紧凑性和可分离性。
• 稳定性：重新启动/启动之间的Jaccard/ARI。
• 信息性：关键人物的区间差异。

• KPI均匀性：段之间的LTV/转换/风险差异。
• 可操作性：干预响应不同部分的比例。
• Uplift/A/B：分段瞄准vs一般瞄准的增益。
• 覆盖范围："有效"细分市场中用户的百分比（不仅仅是"噪音"）。

7）验证和可持续性

Temporal CV：时间段稳定性检查（滚动窗口）。
组验证：不要在train/val之间溷合用户/设备。
复制：在邻近市场/渠道上运行。
漂移：PSI/JS-div分段和分配；Alerta上的阈值。
稳定坐标/初始化：比较分割版本。

8）可解释性

片段护照：规则/中心体描述，关键字节（top-SHAP/permutation），观众肖像，KPI配置文件。
可视化：带有段颜色的UMAP/t-SNE，每个段的"格子"度量。
激活规则：人为爬行（"High-Value Infrequent"，"Risky Newcomers"）。

9）运营实施

Fichestor：在线/离线特征计算的统一功能。
评分：SLA和频率（在线登录时，每天，事件时）。
API/batch导出：用户ID →段/概率/时间戳。
转化："SEG_MODEL_vX"，数据合同，培训样本的"冻结"日期。
策略：针对每个细分市场-操作规则（offer/限制/支持优先级）。
Fail-safe：降解时的默认片段（无相框/时空）。

10）实验和决策

A/B/n分段：在同一分段网格上测试不同的离场/限制。
Uplift评估：定向vs控制效果（Qini/AUUC，uplift@k）。
Budget allocation：按利润率/风险限制按细分细分预算。
Guardrails：FPR/FNR用于风险片段，接触频率和听众疲劳。

11）道德，隐私，合规性

数据最小化：使用所需的最低值,别名化。
公平性：比较敏感部分的策略错误和"僵化"；从规则中排除受保护的属性,或者应用公平校正。
解释权：记录段分配逻辑。
审计：按细分市场划分的版本日志、输入信息、决策和活动结果。

12）工件模板

段护照

代码/版本： "SEG_HVIF_v3"

描述： "高价值，罕见的活动"

标准/中心： 'LTV_quantile ≥ 0。9`, `Recency_days ∈ [15,45]`, `Frequency_30d ∈ [1,3]`

规模/范围： 4。8%的用户（过去30天）

KPI配置文件： ARPPU ↑ 2。4 ×来自中位数，Churn-risk中位数

建议： 柔软的RE-ENGAGE OFFERS,高级商品交叉插槽,频率限制1/7 d

风险： 盈余回扣→"上瘾"

所有者： CRM/Monetization

日期/有效性： 2025-10-15；每季度修订一次

分割合同

信息来源： 'fs。user_activity_v5`

时间表： 世界标准时间02：00夜间战斗；"购买"事件中的在线更新'

服务： 'segmentor。api/v1/score` (p95 ≤ 120 мс)

Logs： 'seg_scoring_log' （fichi-hash, version, score,片段）

Alerts： "UNKNOWN"> 2%；关键的PSI> 0。2;段不平衡>每天10个百分点

13）发行前的支票清单

• 协调分割影响的目标和KPI
• 确定单位、窗户和重计费用频率
• 有bezline（基于规则）和ML变体；uplift比较
• 数据段文档+成像和人类优势
• 定制A/B，guardrails和漂移变量
• 验证,数据合同,runibuki事件
• 每个分区和default-fallback的操作策略

底线

分段不是"一次性聚类"，而是控制轮廓：正确的数据和窗口，透明的片段，与KPI的结合，严格的验证，操作SLO和漂移监视。仅在提供可测量的uplift且仍可为业务和合规性解释的情况下添加复杂性（embeddings，图形，超级文件方法）。