TGViewer
Заскуль питона (Аналитика данных) Заскуль питона (Аналитика данных) @zasql_python · 8.93K subscribers
Post #242 5.88K
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
  • 🐳 83
  • 👍 25
  • 🔥 23
  • ❤ 14
  • 🎄 2
More from @zasql_python
  1. Sep 20, 2026Хэй, чемпион! тут курс вышел бесплатный по статистике, который будет дополняться, записыва…
  2. Sep 15, 2026Починилось 😏 zasqlpython.ru
  3. Sep 15, 2026Сайт пока не работает, ждём 30 минут… @zasql_python
  4. Sep 13, 2026😏 Кто сейчас в поисках работы на ПЕРВУЮ работу по специальности аналитиком, что прикладыв…
  5. Sep 11, 2026😌 Пятница а это значит, пора немного поговорить об обновлениях 👀 Что нового на сайте: 😠…
  6. Sep 9, 2026🍌🍌🍌 Hi, unfortunately, we’re not ready to give you more money, but we are ready to give…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →