Data science: зачем бизнесу данные? Разбираем на примере ритейлера-гиганта "Лента" – Алина Веселова

Первый выпуск подкаста в 2022 году!
В гостях Ирина Голощапова, Head of Data Science в сети розничных магазинов «Лента».

Timecodes

[0:45] Как профессионально развиваться, чтобы возглавить data science в «Ленте»?

[02:45] Зачем ритейлу наука?

[05:05] Что такое Data Science?

[07:09] Возможно ли предсказать будущее?

[07:25] 3 вида продвинутой аналитики

[08:10] Когда покупают пиво и чипсы?

[10:20] Что сделать, чтобы будущее было таким, как мы хотим?

[11:05] Миг между прошлым и будущим: он называется «прогноз»

[13:25] Пример из практики: модель оптимизации ассортимента

[14:20] Законно ли собирать данные о клиентах?

[15:30] Что полезного можно узнать из данных о покупках?

[17:10] Резюме про двух зайцев

[19:00] Что ещё, кроме покупателей, анализирует ритейл?

[19:45] Достоверны ли данные?

[20:40] ДДР — основа данных

[21:00] Про процесс обработки данных

[24:00] Будущее data science

[25:35] Драйверы продвинутой аналитики

[26:15] Откуда брать идеи для инноваций?

[28:00] локальные оптимумы и конфликт готовых решений

[30:30] Оптимизация выбора инвестиций

[32:20] Различия data science и продвинутой аналитики

[34:20] Весело или сингулярно?