Case Based Reasoning

Метод рассуждением по аналогии (Case Based Reasoning, CBR), предположения на основе аналогичных случаев, предположения по прецедентам

Churn Rate

Churn Rate (уровень оттока клиента) — индикатор, показывающий процент пользователей, которые перестали пользоваться приложением (сервисом) или перестали быть вашим клиентом  в течение рассматриваемого периода. Для уменьшения оттока клиентов используют таргетированные маркетинговые кампании для удержания клиентов с помощью персональных бонусов, скидок и предложения. Для успешной компании уровень оттока клиентов (Churn Rate) должен быть ниже уровня притока новых клиентов (Growth Rate). Удержание существующих клиентов как правило обходится на 60-70% дешевле чем привлечение новых.   Для уменьшения показателя Churn Rate принимают следующие меры: Программы лояльности для маректинговых кампаний  и персонализированных  таргетированных скидок Поддержка существующих клиентов для улучшения пользовательского опыта и удержания постоянных клиентов Качественный сервис Рассчитывается как: Churn Rate = (Кол-во ушедших пользователей / Общее количество пользователей) * 100% Низкий Churn Rate увеличивает показатель Life Time Далее …

Data Mining

Data Mining — процесс поиска в сырых необработанных данных интересных, неизвестных, нетривиальных взаимосвязей и полезных знаний, позволяющих интерпретировать и применять результаты для принятия решений в любых сферах  человеческой деятельности. Представляет собой совокупность методов  визуализации, классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики.   Дополнительно о Data Mining на Википедии

LTV

LTV (Lifetime Value) — это совокупная прибыль компании, получаемая от одного клиента за все время сотрудничества с ним. Увеличивается при уменьшении уровня оттока клиентов (Churn Rate)

Machine Learning

Machine Learning, машинное обучение

Machine learning — множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить задачу не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Что такое Machine Learning Общий термин «Machine Learning» или «машинное обучение» обозначает множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить задачу не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных [1].  Решение вычисляется не по четкой формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного набора признаков и их значений. Например, если каждый день в течении недели земля покрыта снегом и температура воздуха существенно ниже нуля, то вероятнее всего, наступила зима. Поэтому машинное обучение применяется для диагностики, прогнозирования, распознавания и принятия решений в различных прикладных сферах: от медицины Далее …

Естественная классификация

Естественная классификация — производится по существенным признакам, характеризующим внутреннюю общность предметов и явлений.

Искусственная классификация

Искусственная классификация — производится по внешнему признаку и служит для придания множеству предметов (процессов, явлений) нужного порядка

Классификация

отнесение объектов (наблюдений, событий) к одному из заранее известных классов

Машинное обучение

Машинное обучение (Machine Learning) — класс методов искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться

Ошибка распознавания

отношение объектов, неправильно классифицированных в процессе обучения, к общему количеству объектов набора данных, которые принимали участие в обучении

Прогнозирование

установление функциональной зависимости между зависимыми и независимыми переменными

Точность распознавания

отношение объектов, правильно классифицированных в процессе обучения, к общему количеству объектов набора данных, которые принимали участие в обучении