本文主要是介绍【数据分析案例】使用机器学习做游戏留存数据挖掘的一种尝试，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
案例来源：@深极智能
案例地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/31213553
1. 目标：针对K游戏数据，预测玩家留存情况，并找出影响留存的因素
2. 数据：玩家id，动作，动作时间戳，玩家关键属性（金币、装备、等级等）
3. 数据清洗：
1）剔除操作数<16的玩家，这类对游戏题材不感兴趣，非目标用户
2）剔除冷门动作信息（在这里绝大部分冷门动作信息是玩家固有的聊天动作）
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