12 апреля 2022 / онлайн / 18:00
Data Science
MeetUP
Привет! 12 апреля мы проведём Data Science митап. Всего будет четыре доклада: три спикера из Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка и один из X5.

На один доклад отводим по 20 минут, после — будет время на вопросы. Так что постараемся сделать эти пару часов максимально полезными для всех собравшихся. Вести митап будет Вадим Аюев, руководитель дирекции моделей и методов продвинутой аналитики в Альфа-Банке.

Митап бесплатный, но не забудьте зарегистрироваться заранее, чтобы мы прислали вам ссылку с доступом к трансляции.
Приветственное слово
18:00 – 18:05
Вадим Аюев
Руководитель дирекции моделей и методов продвинутой аналитики, Альфа-Банк
Программа митапа
18:36 – 19:09
Максим Павлов
Руководитель направления мультивариативного анализа, Х5
Прогнозирование спроса —
работа и проблемы в продакшене
Для того, чтобы в каждом магазине были товары, которые нужны покупателям, требуются довольно точные предсказательные модели. Повышая точность таких моделей, можно существенно снизить издержки и повысить качество обслуживания. Однако, для эксплуатации таких моделей в автоматическом режиме требуется не только точность, но и надёжность, а также предсказуемость моделей. В докладе я расскажу, как нам приходилось выстраивать продуктивный процесс обучения моделей, улучшать их качество для небольших подмножеств объектов и как использовать обратную связь от пользователей.
19:10 – 19:44
Алексей Запольский
Старший специалист по созданию новых признаков, Альфа-Банк
Склонностные модели транзакционной активности
Увеличение активности клиентов в мобильном приложении — важный процесс с точки зрения повышения LTV и лояльности к банку. Из доклада вы узнаете, как использовать алгоритмы кластеризации для определения характерных поведенческих паттернов клиентов и применения полученных знаний при построении склонностных (look-alike) моделей.
19:45 – 20:15
Евгения Дзюба
Младший специалист по интеллектуальному анализу данных, Альфа-Банк
Определение дохода зарплатного клиента до получения первой зарплаты для целей раннего cross-sale
Оценка дохода клиента полезна для многих бизнес-процессов в банке, задача предсказания дохода усложняется, если в данных еще нет накопленной истории по клиенту. В докладе мы расскажем, какие данные можно использовать для новых клиентов, с какими подводными камнями мы столкнулись при предсказании дохода, и какие из подходов оказались наиболее удачными.
Извлечение бизнес-инсайтов из отзывов клиентов
Альфа-Банк собирает в год до полумиллиона отзывов с целью улучшения условий по продуктам, качества обслуживания клиентов и оптимизации внутренних процессов. Накапливаемые данные невозможно анализировать в ручном режиме в полном объеме. Из доклада вы узнаете как используется алгоритм суммаризации на основании тематических моделей для решения этой задачи.
Младший специалист по интеллектуальному анализу данных, Альфа-Банк
Эдуард Янаков
18:05 – 18:35