利用生存分析和机器学习预测用户在未来时段的留存概率，寻找提升用户粘性的关键节点。
使用时间序列和回归模型预测用户增长趋势，拆分新增与流失贡献，指导产品增长策略。
学习使用历史消费数据预测每个客户在未来整个生命周期的总价值，指导获客和分层运营。
应用机器学习预测保险索赔频率和严重程度，优化定价策略，平衡风险与收益。
学习如何利用因果模型估计给定个体在未发生的干预条件下可能得到的结果，应用于策略评估和可解释性。