预测活跃用户的未来趋势可以通过数据分析和用户行为模型来实现。首先，我们需要收集大量的用户行为数据，包括用户的点击、浏览、购买等行为数据，以及用户的基本信息和偏好等。然后，可以通过数据分析工具对这些数据进行分析，找出用户的行为模式和规律。
接下来，可以建立用户行为模型，通过机器学习算法或者统计模型来预测用户的未来行为。比如可以使用回归分析、时间序列分析、决策树等方法来建立模型，预测用户在未来一段时间内的活跃程度。同时，可以结合用户的基本信息和偏好等因素，建立更加精准的模型。
在实际操作中，可以将数据分为训练集和测试集，使用训练集来建立模型，然后用测试集来验证模型的准确性和预测能力。通过不断的调整模型参数和特征变量，可以逐步提高模型的预测准确度。
除了数据分析和建立模型，还可以结合业务运营的经验和实际情况，制定针对性的营销策略和用户维护计划。比如针对预测活跃度较低的用户可以采取促销活动、个性化推荐等方式来提高其活跃度，而对于预测活跃度较高的用户可以加强与其的互动，提升用户忠诚度。
总之，利用数据分析和用户行为模型预测活跃用户的未来趋势需要充分利用大数据和机器学习技术，结合业务实际情况制定相应的策略，从而提高用户活跃度和业务效益。