สถานการณ์สื่อและความบันเทิง: การวิเคราะห์เชิงทำนายเพื่อสร้างรายได้จากเนื้อหา

ตัวอย่างคำสั่ง: การใช้คอลัมน์: เวลาเซสชันเฉลี่ย, จำนวนการเข้าชมแบบเสียค่าบริการ, ความเสี่ยงด้านราคา, ความสัมพันธ์ของหมวดหมู่, และ จำนวนวันดำรงตำแหน่ง, เหมาะสม โมเดล Gradient Boosting เพื่อทำนายผลใน 30 วันการแปลง จำลองผลกระทบของการเพิ่ม ราคาต่อเดือนโดย 5% ตามการแปลงที่คาดการณ์ไว้. ​

ตัวอย่างคำสั่ง: แสดงรายการกลุ่มผู้ใช้ที่มี >15% การเพิ่มขึ้นของการแปลงระบบเก็บค่าบริการ ภายใต้ตัวแปร B เทียบกับ ควบคุม. สรุปความเสี่ยง. ​

ตัวอย่างโจทย์: ออกแบบระบบเก็บค่าบริการแบบยืดหยุ่นและแบบแข็ง แบ่งตามภูมิศาสตร์โดยมีขนาดตัวอย่างและขอบเขตควบคุม. 

ตัวอย่างคำสั่ง: แสดงปัจจัยที่ทำให้เกิดการเลิกใช้บริการตามแผนต่างๆ, อุปกรณ์, ผู้แนะนำ; เสนอส่วนลดและสิ่งที่คาดหวัง บันทึก MRR ไว้ได้แล้ว.

พร้อมท์ตัวอย่าง: เขียนรายงานสรุปสถานะ CEO ความยาว 200 คำ หัวข้อ “ภาพรวมการสร้างรายได้จากการสมัครสมาชิกในไตรมาสที่ 2” รวมถึง: แนวโน้มการเพิ่มผู้ใช้ใหม่สุทธิ, ARPU, LTV เทียบกับแผน; อันดับสูงสุด ปัจจัยที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในกลุ่มลูกค้า: ความเสี่ยงและมาตรการลดความเสี่ยง.