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
❓ 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