Data-Driven Decisions
21.06 · ред.
Кейс Вышки Онлайн (НИУ ВШЭ)
Задача: Осенью 2023 года сформировать линейку магистратур, которые будут запускаться в 2024 году.
Конфликт: Запуск новой магистратуры - дорого (несколько млн.руб. инвестиций в создание, а потом в маркетинг), поэтому хочется запускать только востребованные программы, т.е. программы с большим набором студентов (пороговые значения набора можно взять из юнит-экономики программ - например при каком наборе программа окупается в первый же год реализации).
Решение: Обучили ML-модель на исторических данных по наборам, признаки - направления программ, плановые цифры набора, стоимость, год запуска и др., целевой признак - число человек в реальном/фактическом наборе. Научились по метрике MAE предсказывать наборы лучше, чем это делает приемная комиссия, нашли в весах моделей (коэффициенты у линейной регрессии) контринтуитивные инсайты (например что единственное направление программ, которое не пессимизирует набор - психология).
Ссылки: https://secrets.tinkoff.ru/blogi-kompanij/bolshie-dannye-v-obrazovanii/ https://studyonline.hse.ru https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_error
К кому за подробностями: https://t.me/iasonov
еще контент в этом сообществе
еще контент в этом соообществе
Data-Driven Decisions
21.06 · ред.
войдите, чтобы увидеть
и подписаться на интересных профи