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 channels enable users to broadcast messages to multiple users simultaneously. Like on social media, users need to subscribe to your channel to get access to your content published by one or more administrators. On Tuesday, some local media outlets included Sing Tao Daily cited sources as saying the Hong Kong government was considering restricting access to Telegram. Privacy Commissioner for Personal Data Ada Chung told to the Legislative Council on Monday that government officials, police and lawmakers remain the targets of “doxxing” despite a privacy law amendment last year that criminalised the malicious disclosure of personal information. During the meeting with TSE Minister Edson Fachin, Perekopsky also mentioned the TSE channel on the platform as one of the firm's key success stories. Launched as part of the company's commitments to tackle the spread of fake news in Brazil, the verified channel has attracted more than 184,000 members in less than a month. Avoid compound hashtags that consist of several words. If you have a hashtag like #marketingnewsinusa, split it into smaller hashtags: “#marketing, #news, #usa. Telegram Channels requirements & features
from us


Telegram Заскуль питона (Data Science)
FROM American