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可以友好竞争带来更好的模式?

这里squarespace的战略和分析团队,我们建立一个预测客户的终身价值,预测客户服务需求模型,甚至决定我们应该有多少你自己喜爱的播客听到那些无处不在的squarespace广告费。

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在squarespace最近 黑客一周,我们尝试用不同的方法来建立模型:一个内部kaggle竞争。 kaggle 对于数据的科学比赛,随后的简单配方的平台:1)定义了一个任务,2预测)提供培训,以参与者的数据,和3)提交得分上的数据的一个子集,并显示排行榜上的结果。 Netflix公司经常相信使用普及随着数据科学竞赛通过Netflix的奖2009年,在哪支球队竞相打造最好的预测模型电影等级来解决业务问题的。然而,一个“共同的任务框架”的概念,可以追溯到至少20世纪80年代,当 DARPA挑战研究团队 生产机器翻译尽可能最好的规则。

我们的内部竞争,我们要预测谁开始squarespace免费试用客户的申购费率。该数据集本次比赛包括对客户的营销渠道匿名信息,地理位置,产品使用,以前的试验中,和,当然,客户是否订阅squarespace内开始试用28天。我们使用Kaggle的inclass平台举办一个私人的竞争,加密的唯一标识符,并没有个人识别客户上传信息,kaggle的服务器。

比赛成功地生成来自数据的洞察力。接过球队途径多样,从算法与梯度提升决策树神经网络试验。这像通过培训产生的那些完整数据集的结果产生的数据的一小部分,并减少训练时间发现其中由十倍独立多支球队的训练确定。是另一个惊喜是不是一个季节性的是,相对于其他因素的试用转换主要因素。无论是季节效应不强,或间接他们是通过数据集中的其他变量抓获。

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但竞争是绝不费工夫。获得熟悉的参与者这一关键数据集,以及友好的竞争格式鼓励协作有效的团队,推动自己的极限。所有参加比赛所产生的代码存储在共享存储库,因此,任何单件或小团队建立一个模型,业务应用程序就不必从头开始。 “共同任务框架”可能是我们在未来重新审视的东西,尤其是在情况下,性能模型比解释性更重要。

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