Автор: 
28 июля 2022 года пройдёт Tech Talks Okko, посвящённый Data Science в аналитике данных. На примере реальных кейсов спикеры расскажут о поведении пользователей Okko и о прогнозировании временных рядов, что позволяет планировать нагрузку колл-центров. Приглашённые гости поделятся опытом использования кликстрима, а также расскажут о решении проблемы распознавания мошеннических действий пользователей. Для участия в мероприятии необходимо зарегистрироваться по ссылке.
Программа митапа:
- Исследование путей пользователей в онлайн-кинотеатре — Артём Солоухин, руководитель отдела продуктовой аналитики, Okko.
- В Окко довольно много функционала и следить за всеми возможными путями пользователя с помощью статичных воронок бывает сложно. На этой встрече поговорим, как мы строим динамические графы, отражающие поведение пользователей и помогающие нам замечать триггеры для ухода пользователей из системы или наоборот — для более длительного пребывания в сервисе.
- Прогнозирование временных рядов в аналитике — Дмитрий Курлов, аналитик отдела технической и CX аналитики, Okko.
- В работе аналитика приходится работать с временными рядами и строить прогнозы. В нашем контактном центре Okko мы часто экспериментируем с разными методами и подходами. На этой встрече я расскажу о нашей последней находке — NeuralProphet: поговорим о том, как он помогает нам в контактном центре и о его возможностях.
- Использование кликстрима для создания пользовательских эмбеддингов — Игорь Хромов, machine learning engineer, Звук.
- Пользователи генерируют огромное количество кликов ежесекундно, и анализировать их по отдельности — большая и сложная задача. С другой стороны, последовательности кликов каждого пользователя уникальны, поэтому для решения задачи мы решили использовать именно их. В своём докладе я расскажу, как мы смогли улучшить метрики наших моделей для задач бизнес-ML вроде оттока с помощью эмбеддингов данных последовательностей.
- Как мы отслеживаем мошеннические действия — Игорь Попов, head of data science, Звук.
- Мой доклад посвящён проблемам мошеннического поведения пользователей (user fraud) в медиасервисе. Какова механика воздействия и на что она влияет? Я расскажу, с чего мы в Звуке начали решать проблемы user fraud, чего достигли и что планируем реализовывать дальше.
