Комментарии 3
Спасибо.
Но мне кажется это слишком примитивным подходом — вы не учли данные из CRM и CJM, чтобы простроить точки контакта. Я не знаю какая у вас бизнес модель, но имхо данных для обучения должно быть больше, и тогда уже линейная регрессия будет решением таким себе.
А вот архитектура сбора интересная, ради этого даже схороню пост.
Но мне кажется это слишком примитивным подходом — вы не учли данные из CRM и CJM, чтобы простроить точки контакта. Я не знаю какая у вас бизнес модель, но имхо данных для обучения должно быть больше, и тогда уже линейная регрессия будет решением таким себе.
А вот архитектура сбора интересная, ради этого даже схороню пост.
Спасибо за комментарий. Соглашусь, что подход оценки торгового центра достаточно прост и не учитывает множества факторов, которые имеют место быть в рознице. Однако, как я отметил в начале статьи, данный материал призван дать читателю обзор технологий и их интеграции.
Думаю поняв эти принципы читатель может использовать другие необходимые данные и строить более сложные решения.
Спасибо, хорошая тема! Мне эта тема была интересна в немного другой индустрии и уже для работающего бизнеса. Необходимо было планировать и оптимизировать ресурсы бизнеса в зависимости от окружающих условий — от конкурентов до погоды и изменений в маршрутах городского транспорта. Про ML и самообучение на тот момент речи не было — использовалась простая весовая модель.
Зарегистрируйтесь на Хабре , чтобы оставить комментарий
Геоаналитика в рознице, часть1: автоматизируем процесс выбора места для бизнеса. 2ГИС + MS Azure + ML