宠物服务小程序失物招领功能使用强度预测数据

对本公司的用途：1）通过分析宠物服务小程序失物招领功能的使用强度预测数据，识别高频使用场景，优化智能匹配算法和推送机制，提升寻回成功率。2）若功能使用强度持续增长，可探索增值服务，在提升社会价值的同时实现商业变现。
对同行（其他宠物类应用开发者）的用途：通过对比行业数据，评估宠物失物招领功能的实际需求和市场潜力，为是否开发类似公益功能提供决策依据。数据还可用于分析养宠人群的安全需求特征，推动建立行业统一的宠物身份识别和追踪标准体系。1.数据采集和预处理： （1）从公司开发的宠物服务小程序的用户行为日志中，提取反映用户每天使用“失物招领功能”情况的数据，包括采集日期、是否为工作日、采集时间、功能名称、当日活跃用户数A/人、当日使用频次B、当日使用总时长C/min、当日软件总活跃用户数D/人；（2）对采集的数据进行清洗，以便后续的加工和建模。
2.建立失物招领功能的用户使用强度计算模型： （1）计算功能当日使用率S：S=A÷D×100%；（2）引入时间加权因子q：若当天是工作日，q为1.2，反之为0.8；（3）计算当日加权平均使用时长Pq：Pq=C÷A×q；（4）计算当日用户活跃度指数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30日和90日的总使用强度，在此基础上分别除以30和90，计算过去30日和90日的日均使用强度Wa、Wb；（2）基于Wa和Wb进行预测：未来7天使用强度预测值=Wa×7，为短期预测；未来30天使用强度预测值=Wb×30，为中期预测。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集记录了宠物服务小程序失物招领功能的使用强度预测数据，包含512条每日更新的CSV格式记录，涵盖用户活跃度、使用强度等18个字段，通过算法模型计算和预测使用强度，旨在优化功能算法和探索商业应用。