Retentioneering — это библиотека, которая помогает продуктовым и маркетинговым аналитикам обрабатывать логи событий и траектории пользователей в мобильных приложениях, веб-сайтах и других цифровых продуктов. С помощью этого фреймворка можно сегментировать пользователей, строить ML-пайплайны для прогнозирования категории пользователей или определения вероятности совершения целевого действия, основываясь на исторических данных.

Недавно у ребят вышел большой апдейт https://github.com/retentioneering/retentioneering-tools

Попробовать можно слету в Google Colab без установки, все стало очень просто.

Добавлен инструмент простого A/B-тестирования, ускорены более чем в десять раз скорость кластеризации, переработан функционал step-матриц.

P.S. Очень важное дополнение - различные варианты нормировки и развесовки ребер графа. Теперь можно четко видеть сколько пользователей сделало переход, либо сколько сессий с таким переходом было, либо сколько событий переходов во всем датасете. Можно явно выбирать как вы хотите это нормировать - на общее число пользователей или переходов, или на количество переходов из конкретного узла - получаются разные инсайты на графе и в матрицах переходов.

Вопросы по библиотеке можно задать в Телеграм чате @retentioneering_support