Слышали про новый гайд от MyTracker для прогноза LTV приложени | Datalytics

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:
Работать с сырыми данными, предобратывать их (это изи)
Представлять в виде пригодных данных для анализа (посложнее, но задачка уровня джун+)
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