<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>сегментация &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<atom:link href="https://mlgu.ru/tag/segmentatsia/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Thu, 20 Nov 2025 22:08:26 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://mlgu.ru/wp-content/uploads/2025/06/mlguru-icon-150x150.png</url>
	<title>сегментация &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Виды функций потерь в машинном обучении</title>
		<link>https://mlgu.ru/6368/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 18 Nov 2025 22:17:07 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Нейронные сети]]></category>
		<category><![CDATA[pytorch]]></category>
		<category><![CDATA[классификация]]></category>
		<category><![CDATA[обучение моделей]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=6368</guid>

					<description><![CDATA[Функция потерь — это способ «сообщить» модели, какие ошибки наиболее критичны. Математическая формулировка напрямую влияет на поведение модели во время обучения: какие ошибки минимизируются в приоритетном порядке, как модель реагирует на выбросы и насколько агрессивно оптимизирует параметры. Оптимизация этой функции через градиентный спуск составляет основу обучения моделей машинного обучения. Разные типы задач требуют разных функций [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>РРС на максималках: Чему я научился, управляя контекстной рекламой с бюджетом более $100 млн</title>
		<link>https://mlgu.ru/1139/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 06 Dec 2024 18:16:26 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[a-b тесты]]></category>
		<category><![CDATA[big data]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[retention]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=1139</guid>

					<description><![CDATA[Эта статья &#8212; перевод очень годного кейса, которым поделился Nicolas Garfinkel (оригинал тут). 150 миллионов долларов &#8212; это огромные деньги. За такую сумму можно многое купить в этом мире! Может быть, вы мечтаете об особняке в Бель-Эйр? А может, вы предпочитаете частный остров в Тайланде рядом со знаменитым пляжем Пхукета? На $150 млн можно купить [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>RFM-анализ с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/1071/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 09 Nov 2024 17:47:39 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[kmeans]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[seaborn]]></category>
		<category><![CDATA[бизнес аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=1071</guid>

					<description><![CDATA[RFM-анализ &#8212; это мощный метод сегментации клиентов, основанный на трех ключевых метриках их поведения: Recency (давность последней покупки), Frequency (частота покупок) и Monetary Value (денежная ценность клиента). За свою карьеру в области data science я убедился, что это один из самых эффективных способов понять и структурировать клиентскую базу. Каждый раз, когда я применяю RFM-анализ в [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Как строить сложные воронки, свои модели атрибуции, ассоциированные конверсии с помощью Python и Pandas</title>
		<link>https://mlgu.ru/391/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 20 Sep 2024 16:28:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=391</guid>

					<description><![CDATA[Традиционные методы анализа воронок продаж и моделей атрибуции часто оказываются недостаточными для современных многоканальных маркетинговых стратегий. Пользователи взаимодействуют с брендом через множество точек контакта, и их путь к конверсии может быть длинным и запутанным. Именно поэтому аналитикам и маркетологам нужны более совершенные инструменты для анализа и оптимизации маркетинговых усилий. Язык программирования Python и его основная [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Трафик сайтов. Анализ воронки и клиентского поведения с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/383/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 19 Sep 2024 20:47:41 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[kmeans]]></category>
		<category><![CDATA[markov-chains]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=383</guid>

					<description><![CDATA[В эпоху доминирования цифровых коммуникаций сайты часто являются первой точкой контакта с потенциальными клиентами. И понимание того, как пользователи взаимодействуют с сайтом, откуда они приходят и что их интересует, может дать ценное преимущество в конкурентной борьбе. В этой статье я поделюсь своим опытом и расскажу, как использовать Python для глубокого анализа трафика сайтов и поведения [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Как находить точки роста онлайн-бизнеса с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/368/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 18 Sep 2024 18:46:33 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[a-b тесты]]></category>
		<category><![CDATA[kmeans]]></category>
		<category><![CDATA[nlp]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[retention]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=368</guid>

					<description><![CDATA[В условиях огромной конкуренции успех онлайн-бизнеса во-многом зависит от способности компании анализировать большие объемы данных и находить в них скрытые возможности для роста. В цифровом мире каждое действие пользователя оставляет след: клики, просмотры страниц, время на сайте, конверсии &#8212; все это ценная информация, которая при правильном анализе может указать на новые возможности для развития. Подготовка [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Ad hoc анализ трафика сайтов с помощью SQL и Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/330/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 16 Sep 2024 20:32:39 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[etl]]></category>
		<category><![CDATA[kmeans]]></category>
		<category><![CDATA[sql]]></category>
		<category><![CDATA[аномалии]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=330</guid>

					<description><![CDATA[Ad hoc анализ &#8212; это метод исследования данных, который фокусируется на конкретных бизнес-вопросах или проблемах, возникающих в режиме реального времени. В контексте анализа трафика сайтов, ad hoc подход позволяет нам быстро реагировать на неожиданные тренды, аномалии или возможности, которые могут быть упущены при стандартном регулярном анализе. В этой статье я поделюсь своим опытом использования SQL [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Поиск инсайтов в данных веб-аналитики с помощью Python и Pandas</title>
		<link>https://mlgu.ru/290/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 15 Sep 2024 08:17:52 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[retention]]></category>
		<category><![CDATA[аномалии]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[корреляции]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[предиктивная аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=290</guid>

					<description><![CDATA[Современный маркетинг немыслим без анализа данных веб-аналитики. Они стали неотъемлемой частью принятия решений для бизнеса любого масштаба. В этой статье я хочу поделиться своим опытом использования Python и библиотеки Pandas для эффективного анализа данных веб-аналитики. Мы рассмотрим, как с помощью этих инструментов можно не просто собирать и визуализировать данные, но и находить в них скрытые [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Методы предиктивной аналитики и машинного обучения для оптимизации конверсии веб-сайтов</title>
		<link>https://mlgu.ru/99/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 08 Sep 2024 11:43:47 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[a-b тесты]]></category>
		<category><![CDATA[retention]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[предиктивная аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=99</guid>

					<description><![CDATA[Предиктивная аналитика, основанная на машинном обучении, стала мощным инструментом для оптимизации конверсии сайтов. Анализируя огромные объемы данных и делая точные прогнозы, алгоритмы машинного обучения позволяют компаниям лучше понимать поведение пользователей, персонализировать опыт и принимать решения, основанные на данных. В этой статье мы рассмотрим, какие методы машинного обучения и предиктивной аналитики сегодня чаще всего используются в [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
