artefactory/choice-learn
این ابزار یک کتابخانهٔ پایتون برای مدلسازی انتخاب گسسته (Discrete Choice Modeling) است که بهویژه برای کار با دادههای حجیم و مدلهای پیچیده طراحی شده.
کاربرد:
این ابزار به شما کمک میکند تا رفتار مصرفکنندگان در مقابل مجموعهای از گزینهها (مثل محصولات یا قیمتها) را مدل کنید و پیشبینی کنید.
از آن میتوان برای بهینهسازی مجموعه محصولات (Assortment Optimization) و تعیین قیمتهای بهینه (Pricing Optimization) استفاده کرد.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی با دادههای بزرگ کار میکنید و نیاز به اجرای مدلهای پیچیده مثل MNL، MXL یا مدلهای ترکیبی دارید، این ابزار گزینهٔ عالیایه.
همچنین اگر به دنبال ابزاری با عملکرد بالا، قابلیت موازیسازی و سازگاری با scikit-learn هستید، مناسبه.
چند مثال از موارد استفاده
پیشبینی اینکه کدام محصول از یک شاخه (مثل نوشابه) توسط مشتری انتخاب میشه
تعیین بهترین مجموعه محصولات برای عرضه در یک فروشگاه آنلاین
بهینهسازی قیمت محصولات رقابتی در یک دسته (مثل بستههای اینترنت)
شبیهسازی تأثیر تغییر قیمت یا حذف یک محصول از خط تولید
- ##discrete
- ##pricing
- ##assortment
- ##python
- ##consumer
- ##large
- ##machine
- ##choice
- ##revenue
- ##demand