（1）结合游戏本身梳理可能与玩家流失相关的数据指标
（2）用历史数据训练模型，建立初步预测模型
（3）找到历史流失用户流失前的共性筛选、调整高权重指标，根据权重计算流失概率
（4）用未来一段时间真是流失的用户来验证预测准确性
（5）应用于当前活跃用户
（6）用户流失概率分组名单
（7）指定干预策略，延迟用户游戏生命周期，提高活跃度

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