выгрузку по этой категории клиентов, за этот период, с такими-то фильтрами?
и в какую сторону смотреть, чтобы еще заниматься каким-то статистическим моделированием, типа регрессии погонять, какой-нибудь аплифт сделать, какой-нибудь causal inference забабахать и тп?
Тут всё зависит от порядка в архитектуре аналитических БД. Если там всё ОК или тупо есть Amplitude, то можно хоть регрессии гонять, хоть чаи пинать. У меня же как в Советском Союзе -- каждую нетривиальную циферку приходится "добывать".
просто выгрузку сделать по запросу - это обычно джуны делают. в моей работы это 1-5% наверное решить задачу и предложить продуктовое решение, которая основывается на выгрузках, сегментах и их сравнении - процентов 50-70% остальное - документация, тз разработчикам, встречи с продакт-менеджерами, обсуждение экспериментов и т.д. всякий около ml лично у меня почти отсутствует. вообще, продуктовая аналитика - это не про аналитику, а про то, как отвечать на вопросы бизнеса и развивать продукт с помощью цифр. продуктовое мышление нужно в первую очередь, статистика, R и прочее - лишь инструменты
Вот-вот! У нас продакт тащит как боженька, хотя не умеет в Excel даже пивот сделать, а из инструментов имеет лишь GA, да сайты сторов.
Обсуждают сегодня