短剧平台邀请功能使用强度预测数据

对本公司的用途:
1.通过分析邀请功能的使用强度预测数据，识别用户邀请行为的高频时段，优化邀请奖励机制，提升用户活跃度。
2.若该功能使用强度持续增长，可探索增值服务(如高级邀请奖励服务收费)，提升变现能力。
对同行(其他短剧平台开发者)的用途:
1.对比行业数据，评估邀请功能的用户接受度，判断是否值得投入开发类似功能。
2.数据可作为行业报告基础，推动短剧平台邀请服务的标准化，促进行业良性发展。1.数据采集和预处理： （1）从公司开发的短剧平台用户行为日志中，每隔一小时提取反映用户使用“邀请功能”情况的数据，包括采集时间段、是否为工作时间（工作时间：周一到周五的9:00-17:00）、功能名称、该小时活跃用户数A/人、该小时使用频次B、该小时使用总时长C/min、该小时软件总活跃用户数D/人。（2）对采集的数据进行清洗，以便后续的加工和建模。
2.建立提现功能的用户使用强度计算模型： （1）计算功能该小时使用率S：S=A÷D×100%；（2）引入时间加权因子q：若为工作时间，q为1.2，反之为0.8；（3）计算该小时加权平均使用时长Pq：Pq=C÷A×q；（4）计算该小时用户活跃度指数H：H=√[A×(B×q)]；（5）建立使用强度W计算模型：W=0.5H+0.25Pq+0.25S；权重系数依据每个指标的重要性并结合行业经验确定。
3.建立使用情况预测模型： （1）用rolling函数统计过去24小时和72小时的总使用强度，在此基础上分别除以24和72，计算过去24小时和72小时的小时均使用强度Wa、Wb；（2）基于Wa和Wb进行预测：未来12小时使用强度预测值=Wa×12，为短期预测；未来24小时使用强度预测值=Wb×24，为中期预测。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是杭州首量科技有限公司登记的短剧平台邀请功能使用强度预测数据，包含533条CSV格式记录，每小时更新。数据集通过采集用户行为日志，计算使用率和加权指标，预测未来12-24小时使用强度，用于优化邀请奖励和行业分析。