Feltöltés dátuma : 2022. március 31.
Data science módszerek vásárlói viselkedésminták elemzésére 2.0 | Publikus
Feltöltés dátuma : 2022. március 31.
Egy tavaly júniusi üzleti esemény során betekintettünk az e-commerce cégek belső adatainak felhasználási lehetőségeibe, különös tekintettel a bonyolultabb (és nagyobb hozzáadott értékű) modellezési eljárásokkal szerezhető információkra. Ez alkalommal pedig belemegyünk a legfőbb modellezési technikák alapjaiba, mint például a prediktív és klaszterezési módszerek, illetve bemutatjuk, milyen tipikus lépésekből áll egy modellezési projekt.
Az időkeretre való tekintettel az előadásban kerüljük a matematikai és programozási alapokat; elsősorban az eljárások mögötti koncepciók megértésére összpontosítunk.
A részvétel díjmentes, de regisztrációhoz kötött!
Loupe Digital, Partner, Vezető elemzési tanácsadó
Eredetileg vegyészmérnökként végzett, majd a doktori fokozat megszerzése során fordult az adatbányászat és adatelemzés felé, melyben több, mint 10 év tapasztalattal rendelkezik. Az írországi Oracle-ben és az Accenture-ben eltöltött évek után tanácsadóként folytatta munkáját, és azóta is elsősorban külföldi ügyfelekkel foglalkozik. Két éve vált munkája fókuszpontjává, és fő szenvedélyévé, a webes és digitális marketing adatok feldolgozása, elemzése és modellezése. 2019 tavasza óta partner és vezető elemzési tanácsadó a Loupe Digital kötelékében. Ügyfélkörét elsősorban (de nem kizárólag) bankok, e-commerce és közepes méretű B2B cégek teszik ki.
Data science módszerek vásárlói viselkedésminták elemzésére 2.0 | Publikus
Feltöltés dátuma : 2022. március 31.
How to drive growth by delighting users
2024. április 30.
IT potenciál az űriparban - Egy magyar startup tapasztalatai
2024. április 25.
Lessons Learned Building Developer Platforms
2024. április 16.
Five core practices for effective organisation
2024. április 09.