| Прогноз оттока клиентов в телекоме |
Оператору связи нужно прогнозировать отток клиентов. Если прогнозируется, что пользователь планирует уйти, ему будут предложены промокоды и специальные условия. Классификация |
pandas, matplotlib, seaborn, numpy, scipy, phik, scikit-learn, lightgbm, catboost |
| Прогноз количества заказов такси на следующий час |
Компании такси нужен прогноз количества заказов у аэропорта на следующий час, чтобы направить туда необходимое и достаточное количество машин. Временные ряды |
pandas, matplotlib, seaborn, numpy, scipy, phik, scikit-learn, statsmodels |
| Прогноз стоимости подержанного автомобиля |
Сервис по продаже автомобилей с пробегом разрабатывает приложение для привлечения новых клиентов. В нём можно быстро узнать рыночную стоимость своего автомобиля. Регрессия |
pandas, matplotlib, seaborn, numpy, scipy, phik, scikit-learn, lightgbm, catboost |
| Поиск токсичных комментариев |
Интернет-магазин запускает новый сервис. Теперь пользователи могут редактировать описания товаров, предлагать свои правки и комментировать изменения других. Нужен инструмент, который будет искать токсичные комментарии и отправлять их на модерацию. Классификация текстов |
pandas, nltk, torch, transformers, catboost, scikit-learn, bert, roberta_toxicity_classifier |
| Выбор локации с оценкой модельных рисков |
Есть пробы нефти в трёх регионах. Нужно определить регион, где добыча принесёт наибольшую прибыль и проанализировать возможную прибыль и риски техникой Bootstrap. Регрессиия, оценка модельных рисков |
pandas, matplotlib, seaborn, numpy, scipy, phik, scikit-learn |