Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

Департамент больших данных и информационного поиска

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Управителев Филипп Александрович

Программа дисциплины

Аннотация

Курс “Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей” предназначен для магистрантов второго года обучения и продолжает идеи и практики курса “Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях”. В курсе рассматриваются основные задачи продуктовой аналитики в IT-сфере, использующие идеи и методы больших данных. Слушатели курса ознакомятся с основными ролями и компетенциями аналитиков в IT-компаниях, научатся отвечать с помощью данных на ключевые бизнес-вопросы, стоящие перед аналитиками. Также слушатели познакомятся с возможностями применения методов машинного обучения для повышения ценности продукта - сегментации пользователей по их платежному поведению, прогнозирование оттока, прогностическая оценка окупаемости рекламных кампаний и т.д.

Цель освоения дисциплины

• Дать студентам представление об основных задачах и инструментах, стоящих перед аналитиками в современных бизнес-компаниях.
• Показать студентам возможные перспективы профессионального развития и заложить необходимые базовые навыки.

Планируемые результаты обучения

• Студенты знают разные метрики активности и вовлечения пользователей, понимают их разницу, способны рассчитать метрики или нарисовать соответствующие графики.
• Студенты понимают основные модели привлечения пользователей продукта через рекламные кампании, способны оценивать и предсказывать эффективность рекламных кампаний.
• Студенты понимают цели и задачи, которые стоят перед аналитиками в бизнес-компаниях, преимущественно IT-сферы.
• Студенты понимают, как высчитываются монетизационные показатели проекта, способны различать различные модели монетизации, могут оценить и проинтерпретировать lifetime value пользователя.
• Студенты понимают, как проводить АБ-тесты для новых элементов продукта: способны написать дизайн исследования, рассчитать выборку и проинтерпретировать результаты.

Содержание учебной дисциплины

• Введение в цели и задачи продуктовой аналитики
• Метрики активности и вовлечения пользователей
• Основы юнит-экономики и метрики монетизации пользователей
• Создание и тестирование фич (feature).
• Основы маркетинговой аналитики

Элементы контроля

• ДЗ
• КР

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.7 * ДЗ + 0.3 * КР

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Derya Birant. (2011). Data Mining Using RFM Analysis. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.B99B7782
• Введение в статистическое обучение с примерами на языке R / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани , перевод с английского С. Э. Мастицкого. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 456 с. — ISBN 978-5-97060-495-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/93580 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Anderson, C. (2015). Creating a Data-Driven Organization : Practical Advice From the Trenches (Vol. First edition). Beijing: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1045097
• Data mining for the online retail industry: A case study of RFM model-based customer segmentation using data mining. (2012). https://doi.org/10.1057/dbm.2012.17
• Груздев, А. В. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес : руководство / А. В. Груздев. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 642 с. — ISBN 978-5-97060-539-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/123700 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Джеффри М. - Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый - Издательство "Манн, Иванов и Фербер" - 2013 - 384с. - ISBN: 978-5-91657-666-5 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/62237