Зачем продуктовому аналитику машинное обучение?
Аналитика и машинное обучение тесно связаны. Они могут дополнять друг друга, предоставляя ценность для принятия решений и роста продукта. Вот некоторое количество use case’ов применения ML’я аналитиком:
🔸 Автоматизация анализа данных.
Машинное обучение может помочь частично автоматизировать анализ данных и выявлять скрытые закономерности. Это помогает сэкономить время и найти то, что руками найти было бы значительно сложнее. Например, с помощью модели можно быстро оценить, какие признаки (факторы) имеют наибольший вес в значении целевой метрики.
🔸 Построение прогнозных моделей.
Использовать данные из прошлого, чтобы предсказать будущие события или тенденции. Например, можно спрогнозировать рост выручки, если бы не ударил коронавирус, и сравнить его с фактическим. Это поможет более точно оценить темпы роста с учетом влияния внешнего фактора.
🔸 Мониторинг и предсказание аномалий.
ML может выявлять нестандартные или подозрительные паттерны в данных. Это может помогать обнаружить технические сбои в реальном времен или предотвратить мошенничество. Например, с помощью ML можно в около-реальном времени определять выбросы или падения метрик на графиках.
🔸 Сегментация клиентов.
Можно классифицировать клиентов на группы по их предпочтениям, поведению или потребительским характеристикам. Это позволяет более точечно работать с потребностями сегментов и персонализировать их опыт.
Подытоживая, хочется отметить, что машинное обучение для продуктового аналитика не является чем-то из разряда must have. Однако знание основ ML может быть очень полезно, как при решении задач, так и в общении с коллегами из ML отдела.
А для чего вы используете ML как аналитик? Поделитесь своим опытом в комментариях!
Аналитика и машинное обучение тесно связаны. Они могут дополнять друг друга, предоставляя ценность для принятия решений и роста продукта. Вот некоторое количество use case’ов применения ML’я аналитиком:
🔸 Автоматизация анализа данных.
Машинное обучение может помочь частично автоматизировать анализ данных и выявлять скрытые закономерности. Это помогает сэкономить время и найти то, что руками найти было бы значительно сложнее. Например, с помощью модели можно быстро оценить, какие признаки (факторы) имеют наибольший вес в значении целевой метрики.
🔸 Построение прогнозных моделей.
Использовать данные из прошлого, чтобы предсказать будущие события или тенденции. Например, можно спрогнозировать рост выручки, если бы не ударил коронавирус, и сравнить его с фактическим. Это поможет более точно оценить темпы роста с учетом влияния внешнего фактора.
🔸 Мониторинг и предсказание аномалий.
ML может выявлять нестандартные или подозрительные паттерны в данных. Это может помогать обнаружить технические сбои в реальном времен или предотвратить мошенничество. Например, с помощью ML можно в около-реальном времени определять выбросы или падения метрик на графиках.
🔸 Сегментация клиентов.
Можно классифицировать клиентов на группы по их предпочтениям, поведению или потребительским характеристикам. Это позволяет более точечно работать с потребностями сегментов и персонализировать их опыт.
Подытоживая, хочется отметить, что машинное обучение для продуктового аналитика не является чем-то из разряда must have. Однако знание основ ML может быть очень полезно, как при решении задач, так и в общении с коллегами из ML отдела.
А для чего вы используете ML как аналитик? Поделитесь своим опытом в комментариях!