|
27.01.2016, 10:23 | #1 |
Участник
|
Рекомендательные (экспертные) системы для AX
есть ли что-то подобное экспертным системам в аксе?
например кастомер А покупает всегда 1,2,3,4,5 кастомер В покупает всегда 1,2, 4,5,6 соответственно можно попытаться впарить 3 для В и 6 для А |
|
27.01.2016, 10:56 | #2 |
Гость
|
По моему нет.
Но никто не мешает вам использовать BI SQL где есть некие алгоритмы нахождения взаимосвязей |
|
27.01.2016, 13:52 | #3 |
Lean Six Sigma
|
Пока (ах2012, ах7) - нет. Либо подключать внешние либо разрабатывать самостоятельно.
|
|
27.01.2016, 14:18 | #4 |
Модератор
|
А почему не "если он никогда не покупает, то зачем предлагать"?
Корреляционный анализ и Next Best Offer (так называется описанная задача) это не дело ERP системы. Для этого BI есть и матстат системы. Но и до него много чего решить можно. С Уважением, Георгий |
|
27.01.2016, 21:55 | #5 |
Участник
|
идея возникла в процессе изучения Machine Learning. попробую наколенке собрать, посмотрю как оно вообще будет.
зачем оно надо, из своего розничного прошлого помню, что 80% заказывают то что кончилось и не смотрят на новинки и аналоги и то что покупателям надо. |
|
|
За это сообщение автора поблагодарили: Ned (1). |
28.01.2016, 01:06 | #6 |
Lean Six Sigma
|
2 demoded. На чём считать будете? Матрица всё-таки великовата получится, чтобы считать внутри Аксапты. Как довольно быстрый вариант:
1. Разворачиваете SQL Server AS Multidimensional 2. Делаете модель 3. Обучение и результаты достаёте прямыми сиквельными запросами Получится примерно такая же схема, которая была использована для АХ2012 начиная с R2 для прогнозирования спроса. Или у вас другой вариант на уме? |
|
28.01.2016, 14:01 | #7 |
Участник
|
Ну как бы это не совсем задача для ERP системы.
Можно конечно попробовать сделать SVD разложение на уровне SQL. Ну и в аксапте написать логику выработки рекомендаций. Только обычно это внешним сервисам отдают или аналитическим инструментам. |
|
28.01.2016, 14:31 | #8 |
Участник
|
Для серьезного ритейла лучше брать серьезный механизм Например, можно с Яндексом проработать проект. Они готовы делать сервисы под конкретную модель заказчика, использовать статистику Заказчика + свою. Прорабатывали с ними несколько кейсов похожих.
__________________
Ivanhoe as is.. |
|
28.01.2016, 16:24 | #9 |
Lean Six Sigma
|
А у Яндекса уже хорошо с собственной статистикой? Откуда они берут, с маркета или ещё источники есть? Получилось чего-то из этих переговоров? И, кстати, на что хотели приспособить, на управление ценами и акциями?
|
|
|
За это сообщение автора поблагодарили: AP-1055D (1). |
28.01.2016, 16:40 | #10 |
Участник
|
Цитата:
__________________
Ivanhoe as is.. |
|
|
За это сообщение автора поблагодарили: Ned (1). |
28.01.2016, 16:24 | #11 |
Banned
|
|
|
|
За это сообщение автора поблагодарили: Ned (1), twilight (1), R.Safianov (1), demoded (2). |
28.01.2016, 17:27 | #12 |
Участник
|
|
|
28.01.2016, 17:55 | #13 |
Banned
|
Деталей этого конкретного внедрения не знаю, но доступ к Azure ML идет через JSON web service: https://azure.microsoft.com/en-us/do...-web-services/
|
|
28.01.2016, 16:29 | #14 |
Lean Six Sigma
|
Ну первая часть, причём как раз на Azure Machine Learning сейчас входит в стандартную поставку AX7. Два других пункта - интересно.
А насчёт "велосипедов" - эта тема уже давно изъезжена вдоль и поперёк и вопрос "зачем в Аксапте машинное обучение" немного уже похож на "давайте делать умножение в специализированных системах". Есть механизм, простой в использовании, специалистам понятный и полезный. Надо использовать. Думаю, в правильном направлении идёт demoded. Не в плане реализации, а в плане очень правильно повышать свою квалификацию в этом направлении. |
|
|
Опции темы | Поиск в этой теме |
Опции просмотра | |
|