
Возможность создавать новые прогностические модели, запускать их на основе исторических наборов данных, чтобы понять, как они работают с течением времени (и затем использовать эти знания при создании будущих прогнозов). Кроме того, мы можем видеть, что работает хорошо, чтобы мы могли продолжать это улучшать! Я бы хотел, чтобы в Интернете было больше документации по этому продукту, поскольку некоторые члены нашей команды не знакомы с языками программирования Python или R, что сделало бы использование этих инструментов проще, чем если бы у вас был кто-то, кто уже знал обе эти вещи. Мы решаем проблемы, связанные с прогнозированием оттока клиентов, запуская алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений/случайные леса и т. д., а также изучаем другие факторы, такие как возрастные группы клиентов, которым определенные продукты могут лучше подходить в зависимости от их потребностей.
