近年来,移动互联网与大数据技术的高速发展加快了智能移动设备的普及,提高了文娱消费能力,促进了文娱产业数字化转型,在线视频行业呈现出了蓬勃的生命力,成为人们生活中的“必备品”。然而,在人口红利减弱的时代背景下,在线视频行业正面临着市场同行竞争激烈、产品同质化严重、获客成本变高、用户增长乏力等发展问题,用户成为各大视频网站的争夺焦点。因此,有效利用平台海量、无序的用户行为数据,研究挖掘用户需求和产品痛点的数据分析方法,从而对用户流失做出准确预测,成为企业及时改善产品功能、制定有效运营策略和做好用户留存管理的关键任务。用户流失预测作为用户留存管理中的关键步骤,难点在于平台用户数据量大、维度高、缺失值多且类别不平衡,需要选择合适方法进行数据预处理和特征选择,提取关键影响因素后再训练分类算法,提高模型预测性能。本文基于某在线视频网站脱敏后的真实用户画像、交互行为、登录设备等数据展开实证分析,在建立模型前,首先对初始数据集进行了数据处理,主要包含数据清洗、缺失值处理和SMOTE过采样;然后,利用Lasso回归、随机森林和递归式消除特征法分别对所有特征进行变量选择,综合模型结果删除影响程度低的变量;接着,从用户画像、交互行为和登录设备三个维度出发,分别对变量分布结构以及各个变量与用户流失之间的相关性进行数据可视化分析;最后,基于不平衡数据与过采样处理后的平衡数据,分别建立XGBoost、随机森林模型,对比不同模型的正确率、召回率、AUC等评价指标值,选择基于平衡数据建立的预测性能更优的随机森林模型,由此输出特征重要程度并预测用户流失。结论认为,用户播放时长、登录APP时间等交互行为特征是流失倾向的最重要影响因素,用户画像特征中的年龄、所处地区以及用户登录设备中的设备内存和存储大小对流失倾向存在关键性影响,但与用户交互行为特征对比影响程度较小。由此,为在线视频网站的用户留存管理提出明确用户画像、针对性推荐产品以及建立用户流失预警的建议,以期为企业提升个性化的产品体验、促进用户交互以及提高用户留存提供一定帮助。