Uplift моделирование для задачи ранжирования клиентов по их чувствительности к изменению % ставки

12 Просмотры

  • Спасибо! Поделитесь с друзьями!

    Вам не понравилось видео. Спасибо за то что поделились своим мнением!

admin
Издатель
Data Fest Online 2021
ML in Marketing track https://ods.ai/tracks/ml-in-marketing-df2021
Телеграм-канал https://t.me/mlinmarketing

Спикер: Никита Бекезин, Сбербанк, Data Scientist, Закончил МФТИ бакалавриат. Выпускник сколтеха 2021.

Доклад про Uplift моделирование в целом и то, как оно применяется в маркетинге. Расскажу про основные алгоритмы и библиотеку. На примере покажу как применять эти модели для оценки эластичности спроса на кредит по процентной ставке. В дополнении опишу кастомную метрику, разработанную для оценки качества полученной модели, через сравнение реальной и предсказанной доли взятых кредитов

Презентация: https://drive.google.com/file/d/1uZT0w1oq7hiFYwT9y7dUY9oANGcM0UxL/view?usp=sharing

Посмотреть эфир и список треков и организаторов: https://datafest.ru/2021/
Зарегистрироваться на фест и получить доступ к трекам: https://ods.ai/events/datafest2021
Вступить в сообщество: https://ods.ai/

Соцсети Data Fest:
https://t.me/datafest
https://vk.com/datafest
Категория
целевой кредит
Комментариев нет.

Следующее