Функционирует при финансовой поддержке Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям (Роспечать)

Проверочный тест для третьего модуля

Проверьте, хорошо ли вы усвоили материал

1. Вы придумываете новую цифровую услугу для молодых людей в возрасте 18–23 лет, география — вся Россия. В основном это студенты. Нужно понять, на какие сообщества по взглядам, интересам и т. д. можно разделить эту аудиторию (четкого списка сообществ у вас нет, но вы знаете, что профиль почти каждого из 4 млн студентов можно найти в соцсети).

Какой подход нужно выбрать для анализа этих профилей?
2. Большая сеть продуктовых магазинов меняет маркетинговую политику — она хочет отказаться от традиционных представлений о покупателях как о «мужчинах 27–35 лет» или «молодых женщинах 22–27 лет». Задача — заново выделить целевые аудитории, опираясь на данные. Сеть готова предоставить обезличенную информацию о потреблении своих клиентов — покупках, их частоте и так далее.

Какой подход нужно выбрать для анализа этих данных?
3. Вы создаете систему кредитного скоринга: алгоритм должен предсказывать, вернет ли заемщик кредит. Вы можете обучить его на выборке, которая содержит много информации (социально-демографические данные о заемщиках, графики платежей), результат — вернул ли конкретный заемщик кредит. Какой подход нужно выбрать для работы с этими данными?
4. Ваш сервис кредитного скоринга оценили на отлично. Теперь банковские аналитики просят вас сделать внутреннюю систему, которая будет давать прогноз, может ли заемщик затянуть с выплатой ежемесячных платежей и сколько дней составит просрочка. У вас есть та же выборка: данные о заемщиках, график платежей, история погашения.

Какой подход нужно выбрать для работы с этими данными?
5. А теперь представьте, что работаете в крупном онлайн-магазине. Вы хотите делать рассылки к «гендерным» праздникам (8 Марта, 23 Февраля), а также отправлять письма «для него» и «для нее». У вас есть большая база информации о клиентах: их покупках, возрасте, месте рождения и т. д., а также данные для обучающей выборки — в них есть информация о поле других клиентов. Используя эти данные, вы хотите предсказать пол каждого клиента. Это задача:
6. Вы получили большую базу с текстовыми отзывами о кино. Чтобы составить рейтинг лучших и худших фильмов по мнению пользователей, ВВС нужно определить тон отзыва (положительный или отрицательный). Это задача:
7. Вам поставили задачу: построить спам-фильтр для электронной почты. Если вы хотите определять характер входящего письма, это задача:
8. Сайты для продажи жилья сегодня подсказывают стоимость квартиры в зависимости от параметров, которые вы ввели в объявление: района, метража, количества комнат и т. д. Чтобы научить алгоритм этому, потребовалось решить задачу:
9. Вы хотите спрогнозировать цену нового цифрового продукта (например, онлайн-кинотеатра), учитывая стоимость и сроки его разработки, данные о производстве, себестоимости, логистике и амортизации. Это задача:
10. Раз в год ваша компания запускает социальную кампанию: клиентам уходит СМС и почтовая рассылка с предложением купить товары из списка для нуждающихся многодетных семей, а вы возьмете на себя доставку этих покупок получателям адресной помощи. За несколько лет вы накопили данные о том, сколько клиентов и как регулярно участвовали в акции, а также скольким семьям удалось помочь. Теперь вы хотите предсказать, какие клиенты сделают пожертвование в этом году. Это задача:
11. Итак, вы определили, кто из клиентов вероятнее сделает пожертвование. Теперь вы хотите предсказать, какие суммы пожертвуют эти люди. Это задача:
12. Вы провели опрос клиентов с целью узнать их основные сферы интересов. Вы также знаете, сколько товаров приобрел каждый их них и в каких категориях. Опираясь на эти данные, вы хотите сегментировать базу по-новому и выделить новые группы клиентов по интересам, чтобы потом запускать на них дополнительную рекламу в соцсетях и искать похожие аудитории. Это задача:

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.