9 декабря 2015 года в Москве компания Connectica Lab провела Шестой Форум «TELECOMS LOYALTY & Customer Data Monetization: Удержание клиентов и маркетинговая аналитика».
В мероприятии принял участие директор BaseGroup Labs – Алексей Арустамов с докладом на тему «Machine Learning в принятии решений: от теории к практике».
В своем докладе Алексей показал разницу между знаниями и данными: знания – это информация, которая позволяет нам в первую очередь предсказывать, что произойдет. Machine Learning – способ извлечь знания из огромных массивов данных и превратить их в конкурентные преимущества.
Были рассмотрены типичные ошибки аналитиков, начинающих применять Machine Learning:
- Неверная постановка цели
- Бездумная подготовка данных
- Доверие результатам без проверок
На практическом кейсе показаны типичные ошибки при анализе оттока клиентов, основная из которых – однозначное определение понятия оттока. Отсутствие формального определения оттока гарантирует построение ошибочной модели.
Основные проблемы:
- Определение события - что считать оттоком?
- Балансировка выборки для построения модели
- Оценка качества модели
- Доказательство качества выбранной модели
- Финансовое обоснование модели
