Machine learning для исследований на этапе формирования и проверки гипотез
Статья про использование machine learning для UX исследований от athenahealth
Эти знают, о чём говорят - вот кейс, где они построили регрессионную модель, чтобы обосновать ROI дизайна через NPS и ретеншн.

Статья - такой вводный чек-лист, который поможет понять, как это вообще работает, и какие задач могут решаться с помощью статистики и ML методов в исследованиях.

Они делят методы на три группы, в зависимости от того, какой тип задач исследователя они решают, и для каждой группы рассказывают про конкретные задачи.

Discover - по сути этап exploratory research. Чем тут поможет ML:
1) Персоны на основе кластеризации. У вас есть набор данных пользователей с признаками каждого, вы можете сформировать кластеры-группы на основе этих признаков. Тут не буду углубляться, в статье кратко описывают несколько видов кластеризации и их различия.
2) Association Rules - для выявления, какие события чаще встречаются вместе в одной сессии, или чаще встречаются для одного типа пользователей
3) Выявление частых сценариев (process mining) из неструктурированного лога событий аналитики. Это интересный кейс, когда вы хотите выявить какие-то неочевидные последовательности действий и пользовательские пути

Test hypotheses - этап проверки решений
Регрессия и деревья решений (decision trees) для предсказания того, какие события чаще ведут к целевому событию. Например, какие события в триальной сессии лучше всего предсказывают покупку, или какие параметры писем лучше всего предсказывают их конверсию, или какие параметры партнёров являются лучшим предиктором роста для них. В статье описано несколько типов регрессии, разница между ней и деревьями решений и даются ссылки на более подробные источники.

Data simplification - это, строго говоря, не про исследования, а про подготовку данных для анализа
1) Снижение размерности (Dimensionality Reduction) для более наглядного представления данных или их более простой обработки.
2) Подготовка данных, кратко описываются подходы и софт для подготовки.

https://link.medium.com/DNCUdct7I6
___
Ещё про исследования на разных этапах
https://t.me/uxread/13 - IBM про исследования на разных стадиях создания продукта
https://t.me/uxread/104 исследовательские процессы в в Spotify - mixed research и смешанный департамент product insights

В заметке ниже хорошие статьи про продуктовую аналитику