Datová analytika

Klasifikace je úloha strojového učení, při níž model přiřazuje vstupům jednu nebo více předem daných tříd. Používá se například pro spam, detekci podvodů, rozpoznávání obrázků nebo třídění zákaznických zpráv. Model se učí ze štítkovaných dat a jeho výstupem bývá třída, skóre nebo pravděpodobnost.

Kohortní analýza je metoda datové analytiky, která sleduje chování skupin uživatelů se společným začátkem, například registrací nebo prvním nákupem, v čase. Pomáhá odhalit retenci, churn, opakované nákupy nebo dopad změn produktu přesněji než souhrnné průměry za všechny uživatele.

Konverzní poměr je metrika, která vyjadřuje podíl návštěv, uživatelů nebo jiných příležitostí, jež skončily požadovanou akcí. V e-commerce jde typicky o nákup, v SaaS o registraci nebo aktivaci funkce. Hodnota pomáhá porovnávat kvalitu návštěvnosti, nabídky, UX, kampaní i měření v čase.

Konverzní trychtýř e-shopu je model nákupní cesty, který rozděluje návštěvu internetového obchodu na měřitelné kroky od příchodu přes prohlížení produktu, vložení do košíku a checkout až po zaplacenou objednávku. Pomáhá najít místa, kde zákazníci odpadají, porovnat dopad úprav webu a řídit akvizici, UX i retenci podle dat, ne pocitu.

KPI je měřitelný ukazatel, který vyjadřuje, zda tým, produkt nebo firma postupuje ke konkrétnímu důležitému cíli. Dobrý KPI má jasný vzorec, vlastníka, časové období a hranici úspěchu, aby z dat nevznikla jen statistika, ale podklad pro rozhodnutí a následnou akci.

Křížová validace je postup hodnocení modelu strojového učení, při kterém se data opakovaně rozdělí na trénovací a testovací část a model se vyhodnotí na každé části zvlášť. Výsledné metriky se zprůměrují, takže odhad výkonu méně závisí na jednom náhodném rozdělení dat a lépe odhalí přeučení.