блинов использование больших данных для понимания...
Transcript of блинов использование больших данных для понимания...
RubblesИспользование больших данных для понимания развития продукта, на примере анализа данных банка
• Объём, требующий принципиально других инструментов хранения
• Отсутствие чёткой структуры
• Machine learning вместо ручной аналитики
Большие данные
3 weeks ago Today
Планируете поездку?
Не забудьте заморозить абонемент в Планету Фитнес
НАПОМНИТЬ20 Марта
3 weeks ago Today
У Анны кончились деньги при оплате. Отправить?
Кажется, нужна помощь
ПЕРЕВЕСТИ€ 80.00
Шаг 2Формирование предложений
Шаг 1Извлечение фактови предсказание
Шаг 4Обучение моделей
Шаг 3Получениеотклика
На входе
Данные о клиенте
+
Схема реализации
Событие «уход клиента»
Признаковое описание клиента 90 дней бездействия
Время
Трат
ы кли
ента
Момент ухода клиента
25
27
Продукт(1(
Продукт(2(
Продукт(3(
Продукт(4(
Чем(большее(значение(предскажет(модель(в(продуктах,(которыми(клиент(не(пользовался,(—(тем(больше(этот(клиент(склонен(к(данному(продукту(
Персональные рекомендации по тратам
28
Продукт(1(
Продукт(2(
Продукт(3(
Продукт(4(
Продукт(5(
Продукт(6(
Продукт(7(
Продукт(8(
Продукт(9(
Продукт(10(
Продукт(11(
Продукт(12(
Продукт(13(
Продукт(14(
Продукт(15(
Продукт(16(
клиент(больше(всего(склонен(к(этому(продукту(
Результаты предсказаний
• Выберите одну метрику
• Начните с имеющихся данных
• Не стремитесь к интерпретируемости - цельтесь сразу в результат
С чего начать?