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
Восьмой онлайн-митап для продуктовых аналитиков от AvitoTech
С докладами выступили спикеры из Авито, Lamoda и СберМаркета. Поговорили про предиктивную классификацию, офлайн-эксперименты и аналитику клиентской базы.
➡️Программа
1️⃣Как мы в Авито увеличили эффективность привлечения за счёт предиктивной классификации
Ирина Гутман из Авито рассказала как большая площадка с кучей данных может их использовать для эффективного привлечения целевого трафика. Как использовать предсказания и классификации для оптимизации и как быть с неизбежными подводными камнями. Ирина приводит пример из истории перформанс-маркетинга Авито, когда это сработало
2️⃣Аналитика клиентской базы
Кирилл Федоренков из Lamoda рассказал, почему для Lamoda важна аналитика клиентской базы и какие задачи, связанные с ней, ребята решали. Рассматриваются кейсы сегментации клиентской базы, построения прогнозов, анализа причинно-следственных связей
3️⃣Применение иерархических моделей в офлайн-экспериментах
Полина Ревина из СберМаркета рассказала что делать при столкновении с влиянием объектов рандомизации в разных группах друг на друга во время эксперимента. Для проведения таких экспериментов СберМаркет использует свитчбэк-тестирование. При таком подходе возникает естественная вложенность данных и зависимость наблюдений