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住户行为预测与干预

在智能物业管理中，住户行为预测与干预是一个关键的模块。通过分析住户的历史行为数据，结合人工智能技术，可以预测住户的未来行为，从而采取相应的干预措施，提高物业管理的效率和服务质量。本节将详细介绍住户行为预测与干预的原理和具体实现方法，包括数据收集、特征工程、模型选择、训练与评估，以及如何基于预测结果进行有效的干预。

数据收集与预处理

数据收集

数据收集是住户行为预测与干预的第一步。物业管理系统需要收集各种住户行为数据，包括但不限于：

入住信息：住户的基本信息，如姓名、年龄、性别、职业等。

缴费记录：住户的物业费、水电费等缴费记录。

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