Канал, посвященный анализу данных с помощью Python. Не столько про машинное обучение, сколько про подготовку/очистку/предобработку данных, использование Python для получения данных из API, парсинга веб-сайтов, автоматизации различной рутины
Многие специалисты считают прогнозирование LTV неотъемлемым аспектом бизнеса по развитию мобильного приложения.
Увы, есть десятки продакт оунеров, которые этого не делают.
Еще сотни управленцев испытывают при прогнозировании дохода трудности в предобработке и анализе данных, а также с выбором подходящих моделей и правильных метрик.
Игнорировать предикты LTV не стоит - может быть летально для бизнеса. Что делать, если не получается грамотно вести расчеты Полагаться на труд доверенных лиц? Можно, например, научиться самому. В сети хватает митапов и вебинаров, но реально достойных не так много.
Например, 27 октября в 15:00 по МСК пройдет вебинар от команды предиктивной аналитики MyTracker "Прогноз LTV: как выбрать модель и оценить результат"
На вебинаре обсудят:
— зачем нужен прогноз LTV;
— как выбрать модель под разные кейсы;
— как правильно оценивать прогноз;
— какие есть ограничения и критерии применимости моделей.
Спикеры — эксперты в своем деле:
Артем Хапкин, программист-исследователь, команда предиктивной аналитики MyTracker
Александр Смирнов, программист-исследователь, команда предиктивной аналитики MyTracker
Если вы маркетолог, аналитик или владелец мобильных приложений — не пропускайте. Оно вам надо😎
👉Регистрация на вебинар