• Hello, TensorFlow. Библиотека машинного обучения от Google
    0
    в конечной версии кода
    summary_writer = tf.train.SummaryWriter('log_simple_stats', sess.graph)

    а в статье
    $ tensorboard --logdir=log_simple_graph

    если просто скопировать/вставить то tensorboard не будет работать

  • Сравнительный анализ покупательских корзин
    +1
    elibri вы все правильно сказали.

    На самом деле мало кто из крупных сетей делает продвинутую аналику, а еще меньше кто умеет ею пользоватся.

    В некоторых больших сетей есть свои решения, они хотят все иметь in house. Эти решения разрабатывались уже достаточно долгое время в основному это или клиент-серверные приложения. Или что чаще всего это скрипт который делает выгрузку з БД складывает все в ексель файл и розсылает кому надо. На продвинутые запросы отвечает отдел аналитики — маркетолог пишет ТЗ — а сколько клиентов до 25 лет есть в городе N, аналитик же формирует отчет. Человеческий труд у нас дешевый.

    Меньшие сети применяют же 1С.

    Есть еще некоторые решения базирующиеся на tableu.
    Продукцию оракла или саса не каждый может себе позволить, плюс тяжелая интеграция и обучения персонала.

    Мы вот тоже думаем написать обзорную статтю по рынку аналитики для ритейла. (Там главное себя не перехвалить ))))
  • Сравнительный анализ покупательских корзин
    0
    image
    Предсказать поведения и реакцию одного отдельно взятого человека невозможно. Слишком много факторов влияет. А вот предсказать поведения уже сотни или тысячи людей задача не такая уж сложная если есть исторические данные.

    Мы смотрим на использования парных товаров или акций не как на метод получения дополнительного дохода, а как на метод с использованием которого, мы сможем принести больше пользы покупателю.

    Вот если есть 2 товара которые часто покупаются и ритейлер их ставит рядом, то от этого же всем польза.Ходить далеко не надо.
  • Сравнительный анализ покупательских корзин
    +1
    Вы правы — только на confidence нельзя смотреть,
    1. Иногда бывает что достоверность всего 5% а количество чеков огромное, потому что основной товар часто покупают.Тогда акция все равно затронет большое количество людей. Нужно смотреть так-же на количество чеков и поддержку чтобы понимать а сколько же в абсолютных числах эти 5%
    2. Чаще всего если посмотреть на пары с достоверностю 30-40%, то они будут не интересны и уже известны без анализа (пиво-чипсы, пиво-памперсы) и многократно использованы. А вот пары с 10-15% достоверностю как раз и рождают идеи для акций.
  • Ценовая эластичность в ритейле
    +1
    конечно проще )) ведь можно просто спросить в покупателя — а вот если цена упадет на 10% то насколько больше вы будете покупать ??
  • Ценовая эластичность в ритейле
    0
    Вы правы, поднятия цены или вывод товара из асортимента будет иметь большое влияние,(как и цена конкурентов и тд) которое очнеь тяжело прогнозировать.

    Потому и мы не делаем прогноза по поднятию цены, мы выводим результаты только по уменьшению цены (в статье это было) как при уменьшении цены увеличится спрос.

    Всем выгодно ))) и ритейлеру- он делает низкие цены и при этом получает дополнительный доход. И покупателям, дает возможность покупать товар по меньшей цене.
  • Ценовая эластичность в ритейле
    –1
    Все факторы отследить невозможно, нормировать на посещаемость или пенетрацию в чек тоже не получится из-за нестабильности спроса и поставок.Пытатся сделать модель которая будет работать для всех 50-70тыс SKU с учетом всех факторов, это тоже самое что пытатся сделать модель для всех акций на фондовом рынке. Мы же создали модель которая работает только для небольшой части товаров которые удовлетворяют поставленым условиям, и уже это приносит прибыль, а это главное.

    Накрытый стол при выросшей цене не очень сильно повлияет
    1. Если это единичная продажа то модель ее просто отпросит (там уже указано) то мы не учтем ее.
    2. Если повышение будет слишком высоким то люди пойдут просто в другой магазин.

  • Анализ покупательских корзин в ритейле
    0
    Главное это определится с задачей и целью.

    Не просто так же маркетолог от нечего делать решил посмотреть с чем майонез или водку покупают. Есть конкретная цель – например, увеличить средний чек с водкой. Дальше уже возможны варианты.

    — примоток – те же водка+ сок, водка+майонез,
    — горок в торговом зале с товарами под акцию,
    — купонов на скидку при покупке одного из товаров,
    — наборов к праздникам и т.п.
  • Кейс «Визуализация. В чем выгода для ритейлера?»
    0
    исправимся))
  • Высосанные из пальца стартапы, которые ничего не решают
    +2
    Статья откровенно хейтерская, послее нее остается какой-то негативный осадок.
    Стартап это эксперемент по поиску рынка и бизнес модели. Компании начинают с одного, потом прыгнут в другое, сделают пивот — это как путешествие.

    А судить какой стартап взлетит и какой решает проблему а какой нет может только рынок.
    В автомобили Форда и лампочки Эдисона, тоже не верили — но всех разсудили рынок и время.
  • Опасная радиоактивная игра демонстрируется в музее
    0
    и с єтой игрушки родилась ядерная програма Северной Кореии )
  • Кластеризация: расскажи мне, что ты покупаешь, и я скажу кто ты
    +1
    На самом деле если ритейлер большой, с большим количеством SKU то мы делаем кластеризацию на 200-300 кластеров. Получаем примерно 60% кластеров с шумом по 1-2 клиентах, но остальные годятся для анализа. Это «collateral damage» ))
    Если же делать кластеризацию на 10-20 кластеров (что удобно для анализа) то получаем один кластер на 80% клиентов, один на 10% и все остальное шум, ничего не видно.
  • Кластеризация: расскажи мне, что ты покупаешь, и я скажу кто ты
    0
    так в этом и проблема ) мы как раз и хотим предложить решение
  • Парные товары. Размещения товаров в торговом зале
    0
    дайие пожалуйста линк на курс на курсере.
  • Парные товары. Размещения товаров в торговом зале
    +1
    На хабре есть хорошая статья по apriory habrahabr.ru/post/66016/. Я не хотел углублятся в алгоритм, хотелось росказать о приминении.
  • Как колебания в продажах влияют на оборот?
    0
    Эта статья была только о нахождении колебаний продаж. Скоро напишем еще несколько статей о факторах которые влияют на продажи — наполнености товарных категорий, сезоности, ценевой политике и тд и т.п. Тут несколько наших кейсов datawiz.io/ru/blogs11/
  • Как колебания в продажах влияют на оборот?
    0
    спасибо
  • Как колебания в продажах влияют на оборот?
    0
    согласен, это случается когда-то кто-то затарился на свадьбу и тд. Но обычно падение продаж более вероятно чем прирост.
  • Как выявить потери в продажах
    0
    Спасибо, на сайте можно взять демо — пощупать. Будут вопросы, пишите.
  • Как выявить потери в продажах
    0
    Статья описывает как работает один из функционалов нашего сервиса. Вот еще одна статья в нашем блоге datawiz.io/ru/blogs12/. Мы делали еще очень много чего интерестного — прогнозирование продаж, оптимизацию управления запасами, деревья решений и т.д., но не хватает времени все это описать. В будующем появятся новые статьи.
  • Как выявить потери в продажах
    0
    Да вы правы, для точного подсчета вероятности нужно интегрировать. Я же указал примерное значение. Но для практичекого результата 2.32% разницы не имеют почти никакого значения. В статье исправили.
  • Как выявить потери в продажах
    0
    1. Выбрали 1,5 сигмы эксперементальным путем.
    2. С 91% ошиблись, исправили на 9%. Среднеквадратические продажи исправили. Спасибо.
    3. Правильно 9% потому-что мы ищем только аномально низкие продажи: 0.1+2.1+(13.6/2)=9, мы смотрим только левую сторону график
  • Попрошайничество будущего, или как я спал с QR-кодом в руках под офисом Google в Нью-Йорке
    –2
    Идея супер, не стандартная — это гениально попрошайничать через QR код. А накидаться и нудить не стоит — в человека такой путь — петешествовать. У кого-то путь работать с 9ти до 6ти. Никто никого не должен осуждать.
  • EyeDoc — пока от монитора не ослеп
    +7
    Прикольная идея, CPU под мак жрет, но как я понимаю это только прототип, пока подобных прог еще не видел. Ребятам желаю не останавливаться на достигнутом. Тех статья велком.
  • Курс лекций «Стартап». Питер Тиль. Стенфорд 2012. Занятие 7
    0
    продолжение будет?
  • Акция для стартапов от ServerClub!
    0
    рынок большой, и на нем тяжело быть монополистом

    Главной целю является увеличение обьемов продаж (как наверное и для любого e-commerce бизнеса)
    А так-же разработка ряда инструментов способных помочь людям при выборе и поиске товаров а также преодолению языкового барьера.

  • Акция для стартапов от ServerClub!
    0
    сервис www.xoposho.com
    Сервис для онлайн покупок из Китая, мы помогаем людям купить вещи на онлайн платформах Китая.
    Сейчас начали разработку ряда инструментов для помощи клиентам в поиске товара.
  • Курс лекций «Стартап». Питер Тиль. Стенфорд 2012. Занятие 4
    +1
    а когда будет продолжение?
  • Золотой век Кремниевой долины окончен, и мы танцуем на её могиле
    0
    true dao
  • Кто я: профессионал или недоучка? Исповедь программиста-непрограммиста
    0
    А после екзамена из головы мгновенно вылетают )))
  • Кто я: профессионал или недоучка? Исповедь программиста-непрограммиста
    0
    Вы правы, получить образования легко — ходи себе на лекции и лабы здавай (вообще напрягатся не надо). А вот научится чему-то это действительно сложно.
  • Кто я: профессионал или недоучка? Исповедь программиста-непрограммиста
    +2
    Очень странная стаття, мне кажется автор хочет чтобы его пожалели, сказали — «Вы хороший програмист, вот какую чудо ЦМС создали, Вы не ламер !!»