Torch: Staffel 1, Episode 5
From Witchcraft To Science – How Data Science Is Done (Kopie)
Can data scientists predict the future? As a data scientist, I know that most predictions are actually wrong. However, there is still some truth to this myth. In my Torch talk, I will show you how wrong predictions can still be useful for statistical forecasts.
In this torch episode, I will show you: (Kopie)
- How you can use historical data to calculate the probability of a customer to stay or leave.
- Why this probability – although not a certainty – is still a valuable basis for the prediction of customer churn.
- How this probability helps a company target customers purposefully.
Hallo, mein Name ist Sacha Mourier und ich bin Data Science Senior Analyst bei Trivadis - Part of Accenture. Mein Fachgebiet ist die Statistik – darin habe ich auch meinen Masterabschluss. Daher dürfte es wenig verwunderlich sein, dass ich mich für Inferenz, Optimierungsmethoden und Business Analytics interessiere. Mein Herz schlägt aber nicht nur für Data Science, sondern auch Tennis. Ich habe einige Jahre professionell gespielt, zuerst in Frankreich und dann in den USA. Ursprünglich komme ich auch aus Paris, lebe jetzt allerdings in Lausanne. Genug von mir: Wie hat dir eigentlich mein Torch-Video gefallen? Falls du Lust hast, noch weiter über die Welt der Datenwissenschaft zu diskutieren, kontaktier mich einfach!
Takeaway
Using «wrong» assumptions to make predictions about the future – that is what my team and I did a while ago for a client from the public sector. How we estimated their future customer churn using machine learning and implemented this into a business intelligence solution? That is what you will find concrete answers to in my takeaway – based on our biggest learnings from this real use case.
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