ZASQL_PYTHON Telegram 242
Для чего нужен ML в аналитике?

Сразу же вопрос, можно ли решить продуктово задачу как-то без использования машинного обучения? Что решаете данной задачей? Да-да типичные вопросы "аналитика-душнилы", который постоянно хочет задать вопрос: "Зачем?" (и это правильно).

😩 Раз уж на то пошло, давайте опишу здесь сценарии, в которых ML может применяться (понятно, что их куда больше, рассмотрю те, которые вспомнил). Понятно, что аналитики бывают разные, рассмотрю с призмы продуктовой аналитики. Зачастую используются какие-то ML решения для исследований, а продакшн уже не наше)

😐 Задача классификации. Хотим предсказывать какую-то бинарную величину (или оценивать вероятность). Нам нужно оценить, например, отток пользователей, какие-то дополнительные исследования в эту сторону. Пример ноутбука Kaggle

👍 Временные ряды. Если у нас есть желание построить какой-то прогноз, например, внутренний KPI продаж, это можно сделать как на основе различных факторов, так и используя временные ряды. Туториал на Kaggle.

😤 Causal Inference aka причинно-следственные связи. Внедряем какую-то фичу, хотим честно замерить эффект на пользователей.❗️Про это могу рассказать в следующих постах, если наберется нормальное количество реакций❗️

😎 Матчинг. Поиск из базы наших пользователей тех людей, кто соответствует поставленной задачи. Например, те пользователи, которые имеют определенный паттерн, который нас устраивает и мы хотим найти похожих. Ноутбук Яндекса ❤️

😎 MMM (Marketing Mix Modeling). Это про то, когда нам нужно оценить различные маркетинговые каналы (но это больше к маркетинговой аналитике). Статьи на Хабр. Первая часть, вторая часть

🕺 Сегментация пользователей. Кластеризация какая-нибудь, есть пример тут с гайдом, как это можно сделать.
...
feaure importance ... и так далее.

Относительно недавно вышло видео с собесом на аналитика, где спрашивали базовые вопросы про линейную регрессию. Для того чтобы прочувствовать то, как это работает на данных, можно чекнуть.

😤 Все зависит от специфики команды, можно и динамическим ценообразоованием заняться, блин

👍 А в каких кейсах вы использовали ML? Если на этом посте наберется 150+ реакций, запилю какой-нибудь гайд с решением продуктовой задачи с помощью ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐳82👍25🔥2214🎄2



tgoop.com/zasql_python/242
Create:
Last Update:

Для чего нужен ML в аналитике?

Сразу же вопрос, можно ли решить продуктово задачу как-то без использования машинного обучения? Что решаете данной задачей? Да-да типичные вопросы "аналитика-душнилы", который постоянно хочет задать вопрос: "Зачем?" (и это правильно).

😩 Раз уж на то пошло, давайте опишу здесь сценарии, в которых ML может применяться (понятно, что их куда больше, рассмотрю те, которые вспомнил). Понятно, что аналитики бывают разные, рассмотрю с призмы продуктовой аналитики. Зачастую используются какие-то ML решения для исследований, а продакшн уже не наше)

😐 Задача классификации. Хотим предсказывать какую-то бинарную величину (или оценивать вероятность). Нам нужно оценить, например, отток пользователей, какие-то дополнительные исследования в эту сторону. Пример ноутбука Kaggle

👍 Временные ряды. Если у нас есть желание построить какой-то прогноз, например, внутренний KPI продаж, это можно сделать как на основе различных факторов, так и используя временные ряды. Туториал на Kaggle.

😤 Causal Inference aka причинно-следственные связи. Внедряем какую-то фичу, хотим честно замерить эффект на пользователей.❗️Про это могу рассказать в следующих постах, если наберется нормальное количество реакций❗️

😎 Матчинг. Поиск из базы наших пользователей тех людей, кто соответствует поставленной задачи. Например, те пользователи, которые имеют определенный паттерн, который нас устраивает и мы хотим найти похожих. Ноутбук Яндекса ❤️

😎 MMM (Marketing Mix Modeling). Это про то, когда нам нужно оценить различные маркетинговые каналы (но это больше к маркетинговой аналитике). Статьи на Хабр. Первая часть, вторая часть

🕺 Сегментация пользователей. Кластеризация какая-нибудь, есть пример тут с гайдом, как это можно сделать.
...
feaure importance ... и так далее.

Относительно недавно вышло видео с собесом на аналитика, где спрашивали базовые вопросы про линейную регрессию. Для того чтобы прочувствовать то, как это работает на данных, можно чекнуть.

😤 Все зависит от специфики команды, можно и динамическим ценообразоованием заняться, блин

👍 А в каких кейсах вы использовали ML? Если на этом посте наберется 150+ реакций, запилю какой-нибудь гайд с решением продуктовой задачи с помощью ML

BY Заскуль питона (Data Science)


Share with your friend now:
tgoop.com/zasql_python/242

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Telegram message that reads: "Bear Market Screaming Therapy Group. You are only allowed to send screaming voice notes. Everything else = BAN. Text pics, videos, stickers, gif = BAN. Anything other than screaming = BAN. You think you are smart = BAN. Telegram users themselves will be able to flag and report potentially false content. The Standard Channel fire bomb molotov November 18 Dylan Hollingsworth yau ma tei Members can post their voice notes of themselves screaming. Interestingly, the group doesn’t allow to post anything else which might lead to an instant ban. As of now, there are more than 330 members in the group.
from us


Telegram Заскуль питона (Data Science)
FROM American