В декабре я закончил писать лонгрид про моделирование DAU через марковские цепи. Первый блин даже не вышел комом -- статья попала в Editors' picks на towardsdatascience.com и в их же подборку Data Science and ML Must-Reads. 😎

В этой статье я беру за основу марковскую growth-модель, подсмотренную у Duolingo, и реализую её для прогнозирования DAU на год вперёд. Вместе с этим я изучаю некоторые свойства этой модели: за какой период лучше брать исторические данные, насколько модель чувствительна к сезонности. Помимо приемлемой точности важным преимуществом такого подхода является прозрачность и интерпретируемость. С его помощью довольно просто учесть в предсказании аспекты работы различных команд в продукте: сколько новых клиентов ожидает привести маркетинг, как увеличит конверсию в заинтересованного пользователя команда активации, на сколько лучше станет удерживать клиентов CRM и т.п. Наконец, я привожу шаблонный Google Spreadsheet, в который можно вбить все параметры модели и поиграться с предсказаниями DAU. Читайте, пользуйтесь, задавайте вопросы!

пост в linkedin
пост в моём блоге