Данный текст является продолжением серии статей, посвященных краткому описанию основных методов анализа данных. В предыдущий раз мы осветили методы классификации, сейчас рассмотрим способы прогнозирования. Под прогнозированием будем понимать поиск конкретного числа, которое ожидается получить для нового наблюдения или для будущих периодов. В статье указаны названия методов, их краткое описание и скрипт на Python. Конспект может быть полезен перед собеседованием, в соревновании или при запуске нового проекта. Предполагается, что аудитория знает эти методы, но имеет необходимость быстро освежить их в памяти.

У data scientist-ов сотни распределений вероятности на любой вкус. С чего начать?

Рабочий понедельник начался со следующего диалога:

Руководитель (P): У тебя в команде не понятно, кто чем занимается.
Я (Я): Это да, у нас нет инструмента, который бы отображал общую картину работы над задачами. В гитлабе есть канбан-доски, но они только в контексте проектов и групп. Общая канбан-доска решила бы проблему.
Р: Тогда сделай доску.
Я: К утру будет готово.

Знакома ли вам ситуация, когда на выбор фильма вы тратите гигантское количество времени, сопоставимое со временем самого просмотра? Для пользователей онлайн-кинотеатров это частая проблема, а для самих кинотеатров — упущенная прибыль.

К счастью, у нас есть Rekko — система персональных рекомендаций, которая уже год успешно помогает пользователям Okko выбирать фильмы и сериалы из более чем десяти тысяч единиц контента. В статье я расскажу вам как она устроена с алгоритмической и технической точек зрения, как мы подходим к её разработке и как оцениваем результаты. Ну и про сами результаты годового A/B теста тоже расскажу.

Вступление