Pull to refresh
22
Karma
0
Rating
Кирилл Рубинштейн @krubinshteyn

Software Product Owner

Выездное обслуживание, заявки на карте, геолокация. Выбор картографического сервиса. Взгляд со стороны продукта

думаю, в сырых данных OSM адреса есть (мы их не копали), но Nominatim выдает сильно меньше, чем dadata.ru (по РФ). Dadata хорошо распарсили сырые данные по адресам и сделали удобный интерфейс для работы с ними.

Выездное обслуживание, заявки на карте, геолокация. Выбор картографического сервиса. Взгляд со стороны продукта

Спасибо! Нам уже указали на это упущение в прошлом году и мы поправили (пропустили копирайт на форме выбора адреса, сейчас он там есть).

Field Service Management и выездное обслуживание. Дозрели ли в России до управления выездными сервисными инженерами?

Так уже написали :) habr.com/ru/company/okdesk/blog/473568
Точнее, не про технические вещи, а про выбор картографического сервиса с точки зрения продукта.
Кстати, там в комментах про OSM дискуссия по поводу ограничений использования веб-сервисов OSM, если у вас на этот счет есть больше информации, я дополню статью.

Field Service Management и выездное обслуживание. Дозрели ли в России до управления выездными сервисными инженерами?

Спасибо, обязательно добавим! Видимо упустили именно на форме указания адреса :( На самой карте заявок указано.

Выездное обслуживание, заявки на карте, геолокация. Выбор картографического сервиса. Взгляд со стороны продукта

Нет, не смотрели. На самом деле разные решения есть, но многие из них «поверх» OSM-а и мы начали смотреть сразу первоисточник + основные известные на РФ-рынке (2гис, гугл, яндекс).

Here видимо сами карты рисуют? Но OSM на моем ЖК немного актуальнее — показывает новые корпуса, которые в стройке, на Here их нет (но такая избыточная точность для наших задач и не нужна).

Выездное обслуживание, заявки на карте, геолокация. Выбор картографического сервиса. Взгляд со стороны продукта

Беглый рисёч выявил следующее:

1. Прямого запрета нет, но нет и прямого разрешения.
2. По «духу», он-лайн сервис OSM — это инфраструктура для тех, кто создает карту, а не для тех, кто её использует (для использования можно скачать себе и развернуть у себя). Весьма резонно.
3. Против какой-то несущественной нагрузки администраторы «не возражают», но оставляют за собой право модерировать нагрузку от тех, кто не использует сервис по прямому назначению (см. п2). Собственно, для этого есть «расплывчатая» формулировка «Heavy use...». Т.е. «на усмотрение администраторов» (это нормально).

Дополню статью. Спасибо что обратили внимание.

Т.е. для крупных сервисов, создающих «существенную» (вот тут без конкретики) нагрузку — использование он-лайн сервисов OSM не подходит.

Выездное обслуживание, заявки на карте, геолокация. Выбор картографического сервиса. Взгляд со стороны продукта

нам бы, конечно, проще было бы платить за готовый сервис вменяемые деньги (до 100к/год вполне ок), в любом случае, порисёчим, какие границы у leaflet по «жесткости».

Выездное обслуживание, заявки на карте, геолокация. Выбор картографического сервиса. Взгляд со стороны продукта

Спасибо за указание, мы изучим подробнее, что означает Heavy и в каких границах это Heavy требует согласования с администратором, и дополним по мере исследования данную статью.

Выездное обслуживание, заявки на карте, геолокация. Выбор картографического сервиса. Взгляд со стороны продукта

Да.
Если вы хотите указать на какой-то пункт, который мы неправильно поняли или учли — буду вам благодарен.
Мы в любом случае сугубо за соблюдение лицензионных ограничений и уважительно относимся к труду людей и готовы за результат труда платить.
(вы отредактировали, дополню)
«Heavy use...» — «интенсивное» очень широкое понятие и мы, конечно будет следить за тем, как часто идут обращения к сервису. Возможно, под Heavy… имеется ввиду что-то другое.

Выездное обслуживание, заявки на карте, геолокация. Выбор картографического сервиса. Взгляд со стороны продукта

Наверное, вы имели ввиду тайлы? :)
Мы работаем с картами через leaflet
URL для загрузки и отображения слоя карты https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png
x, y, z — параметры карты, с помощью которых понимаем какую область отображаем
Подробнее
leafletjs.com/reference-1.5.0.html#tilelayer

Но это уже технические детали реализации, для более «глубоких» ответов мне нужно будет призвать коллег-разработчиков :)

Как мы выбирали себе ServiceDesk. Часть 1

Уважаемый SMM-менеджер HubEx-а «Дом климата», ну вы когда заказные статьи пишите, хотя бы конкурентов изучайте.
Вот вы пишите про Okdesk
> Но нет возможности сканирования штрих кодов с серийными номерами. Нет возможности маркировки оборудования.

Конечно же, вы не правы. В Окдеске можно заводить полноценный паспорт оборудования с печатными формами, штрих и QR-кодами. Замечу, паспорт оборудования не тарифицируется отдельно и поштучно (как у HuBex-а, например, по 100 рублей за штуку).

Далее, пишите про плановые заявки, что их нельзя создать «заранее», хотя их не только можно создать заранее, но и сделать это на карте, если рядом с «будущей» заявкой есть исполнитель и разумно назначить заявку сразу на него, не дожидаясь плановой даты: prntscr.com/pdfabi

А так получается, что составили список фич, которые _хоть как-то_ реализованы у HubEx-а, по верхам посмотрели как-что сделано у представителей рынка, не разобрались, и написали статью как у HubEx-а всё норм (забыв указать, собственно, что ничего другого там и нет). Ладно бы на какой контент-помойке опубликовали. Но на Хабру то статьи посерьёзнее писать надо.

Машинное обучение своими руками (часть 2). Сервис для классификации обращений в тех. поддержку

Роман, и вам привет!
О метриках было рассказано в первой части статьи: взяли точность, так как распределение категорий заявок более-менее равномерное. На 14 категориях при обучающей выборке из 1200 заявок лучший алгоритм показал 73,5%.

Машинное обучение своими руками (часть 2). Сервис для классификации обращений в тех. поддержку

Иван, скрипт можно запустить из консоли. Но какой смысл, например, размещать скриншот или текст выполнения скрипта (хотя, может быть, я вас не понял). В любом случае вот пруф, что все работает: prntscr.com/hd80m6 :)

На счет приведения к нижнему регистру, согласен. В первой части немного раскрывается подробнее, что я 10 лет занимался совсем не программированием (и сейчас не занимаюсь), поэтому культура кода вероятно не дотягивает до лучших образцов. Мог бы в своей оправдание сказать, что отдельная функция нужна была в 1 части, т.к. мы предварительно фильтровали слова по признакам «мусорных», но и там можно бы было избавиться.

В заголовке кстати нет ничего про Телеграм-бота, просто изначально статья планировалась про него (и на хакатоне мы его запилили с учетом ML), но подумали, что никому про бота читать не будет интересно. А вот как сделать применимый сервис классификации заявок (вне зависимости от того, приходят они из бота или по почте) — читать интереснее (мы так думаем :).

Выбор Help Desk системы. 9 типичных заблуждений

Все же, задача сервисной службы — в первую очередь качественное предоставление услуг потребителям, а не снижение нагрузки на себя.

Машинное обучение руками «не программиста»: классификация клиентских заявок в тех.поддержку (часть 1)

Вопрос с разработчикам курса, но в целом я предпочту курс, где подробнее, но дольше, чем по верхам, но быстро. Хорошо, когда у всех есть выбор :)

Машинное обучение руками «не программиста»: классификация клиентских заявок в тех.поддержку (часть 1)

Да вроде в комментариях писали об этом. Но я решил пока не использовать методы, с работой которых руки не дошли разобраться. Разберусь — напишу как они работают и на сколько улучшилась модель :)

Машинное обучение руками «не программиста»: классификация клиентских заявок в тех.поддержку (часть 1)

Заявки в свободном стиле, как сформулирует пользователь. Падежи, окончания и формы слов — это не проблема, это задача. Впрочем, об этом написано в последнем абзаце :)

Машинное обучение руками «не программиста»: классификация клиентских заявок в тех.поддержку (часть 1)

Спасибо. Всему свое время :) Ещё 4 курса специализации впереди.
> И уж совсем для полноты картины пробуйте подбирать параметры классификаторов методом поиска по сетке параметров.
этому вопросу в публикации уделено достаточно много. Вы точно прочитали всё до конца? :)

Машинное обучение руками «не программиста»: классификация клиентских заявок в тех.поддержку (часть 1)

В примере из публикации, кросс-валидация проводится в пространстве словаря, составленного на обучающей выборке — т.е. каждый отложенный фолд уже внёс свой вклад в обучение. Что в целом — грешно, но для цели «выбрать лучший набор гиперпараметров» и сравнить алгоритмы — норм.

Машинное обучение руками «не программиста»: классификация клиентских заявок в тех.поддержку (часть 1)

Вы о каком из курсов? У него их теперь два. Если о первом (на который дана ссылка в публикации), то ещё полгода назад он был на Octave. Возможно, новая специализация (https://www.coursera.org/specializations/deep-learning) на Питоне (да, судя по программе — на Питоне).

Information

Rating
5,833-rd
Location
Москва и Московская обл., Россия
Registered
Activity