Слышали про новый гайд от MyTracker для прогноза LTV приложений? Рассказываю 😉 Команда предиктивной аналитики MyTracker описали, какими моделями пользоваться и как, чтобы самостоятельно построить прогноз LTV мобильного приложения. Чему можно научиться после практики по гайду: 1️⃣ Работать с сырыми данными, предобратывать их (это изи) 2️⃣ Представлять в виде пригодных данных для анализа (посложнее, но задачка уровня джун+) 3️⃣ Подбирать модели и корректно оценивать их по метрикам (а вот и хардкор) Из моделей разбираются: - модель на основе catboost - модель на основе линейной регрессии - коэффициентная модель - модель на основе экстраполяции логарифмом Для кого полезно? Маркетинг менеджеры, продакты, аналитики Что нужно уметь? Хотя бы немного в Python, чтобы применить рекомендации на практике (внутри примеры кода) Если интересно, оставьте свои контакты на лендинге и скачивайте 👉 e-book А что делать если данных для практики нет? Даже если у вас нет своего продукта или клиентских данных и на первых страницах возникнет вопрос, — все круто, полезно, а где взять выгрузки, чтобы поиграться с моделями? Ссылку на сырые данные, ищите на 14-й странице. Внутри: файл с сырыми данными о транзакциях устройств для большого приложения файл с данными о кумулятивном (накопленном) LTV устройств E-book всего 43 страницы, поэтому концентрация пользы максимальная и без воды! Это была #реклама. Честно, полезно, про аналитику ❤️