Ответ
Самая сложная задача — анализ поведения пользователей в мобильном приложении с высокой долей анонимных сессий. Нужно было выявить закономерности без идентификаторов, используя только временные метки и последовательности действий.
Применил анализ цепочек событий (sequence mining) и кластеризацию сессий. Основная сложность — шумные данные и отсутствие четких паттернов.
Пример кода (Python):
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
# Векторизация сессий (пример)
sessions = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 4], [5, 6, 7]])
clustering = DBSCAN(eps=1, min_samples=2).fit(sessions)
print(clustering.labels_) # Вывод кластеровРезультат: выделил 3 ключевых сценария, которые помогли переработать onboarding.