График е: Число e. Функция y=e^x, ее свойства, график, дифференцирование

Volume/Объём — объёмный график основывается исключительно на количестве проторгованных акций или фьючерсных контрактов. Выберем для примера значение 500. Это будет означать, что каждый новый бар будет формироваться после проторговки в 500 контрактов. В отличии от тикового, тут мы получаем график с равномерным распределением объема по барам, таким образом мы можем получить представление о текущей ликвидности рынка исходя из скорости построения баров. Соответственно, в периоды высокой активности рынка будет прорисовываться больше баров и наоборот, что позволяет легко оценить активность рынка. Кроме того, поскольку объем в каждом баре постоянный, мы можем наглядно оценить интенсивность борьбы между покупателями и продавцами. Например, большие направленные бары говорят об отсутствии сопротивления такому движению.. и наоборот..

При настройке объёмных интервалов не забудьте их соотнести с ликвидностью инструмента, ведь для активно торгуемых инструментов значимый объем может быть большим чем у неликвидных инструментов.

Delta/Дельта — смысл графика типа Дельта, заключается в том что каждый бар будет образовываться, в случае если разница между объемом проторгованным по аск и бид будет соответствовать выбранному значению.

Поставим для примера значение 200. Каждый бар на таком графике формируется только после того, как разница объема покупок и продаж достигнет значения + или -200 (построить), т.е при достижении определенного дисбаланса между покупателями и продавцами когда одна сторона преобладает над другой. В сочетании с объемными индикаторами (Volume, ClusterSearch) можно оценить интенсивность борьбы между покупателями и продавцами в результате которой был данный дисбаланс. А если соотнести постоянную дельту с ценовым движением, можно понять силу данного движения и уровень сопротивления при этом.

Range/Ренж — классический ренжевый график, основная задача которого — избавиться от так называемого рыночного шума, т.е. незначительных ценовых колебаний, которые не представляют никакой ценности и только усложняют анализ торговых ситуаций. Для формирования ренж-бара в таком графике, цена должна пройти заданное расстояние, независимо от того, сколько это займет времени.

Для примера, выберем значение 15, это будет означать, что каждый новый бар будет строиться только после прохождения ценой 15 пунктов вверх или вниз. График ренж баров, позволяет трейдерам анализировать рыночную волатильность. Преимущество рендж графиков заключается в том, что в периоды консолидации будет образовываться меньше баров, и наоборот… тем самым устраняя рыночный шум.

(RangeX) (RangeXV) (RangeUS) (RangeZ) — Эти типы фреймов являются различными модификациями классического рендж графика и нацелены на устранение различных его недочетов. На данный момент, мы не можем раскрывать алгоритмы их формирования по соглашению с автором. При не длительном наблюдении за процессом их формирования для Вас не составит труда разобраться в чем их отличие и в чем преимущество!

Данные ренж графики оставлены в публичном доступе по желанию наших клиентов и возможно в будущем появится более детальная информация по их использованию.

*Ниже представлены рисунки этих графиков:

RangeX

RangeXV

RangeUS

RangeZ

Reversal — для формирования данного типа бара цена должна пройти определенное расстояние, после чего должен состояться откат цены на заданное значение.

В настройках есть 2 опции:

Мин. высота бара/Probe — минимальный размер бара, после которого может отсчитываться откат (в примере 13)

Значение/Value — размер отката, после которого бар зафиксируется и начнет формироваться новый (в примере 5)

Если мы поставим значение равное 5, а мин. высоту 13 это будет означать что для формирования такого бара, откат должен составить 5 пунктов а минимальная высота должна быть равной 13.

При таком построении обратите внимание на распределение объема в баре, в какой части бара сосредоточен объемный узел (блок с максимальным объемом) и самое важное, какая реакция была на этот объем: форсаж на объеме или отскок от него. Для этого Реверс-Чарт удобно использовать в сочетании с кластерным отображением графика.

Order Flow — (это аналог спредовой ленты в графическом виде). Он показывает распределение объемов в каждом конкретном спреде. Такой способ отображения ленты полезен тем, что более наглядно показывает баланс между покупателями и продавцами и на какой стороне находится инициатива.

*Так же, в настройках данного типа графика можно настраивать фильтр, для отображения кластеров с проторгованным в спрэде объемом, выше заданного.

К примеру, взяв значение 200 перед нами будут прорисовываться только те бары, в которых минимум прошел объём в 200 контрактов.

Cumulative Trades — по сути это то же самое что и Тик кластер – т.е лента принтов, но лента представленная в виде графика. Расчеты производятся аналогично модулю Smart Tape, но данные представлены в виде кластеров. Такой инновационный подход в отображении потока сделок позволяет с легкостью воспринимать всю поступающую информацию. Если в ленте для определения цен ордеров нужно было всматриваться в цифры, то здесь все видно в динамике прямо на графике.

*Кроме того, в наличии так же фильтрация по мин. и макс. объёму. Бары будут строиться на графике только если они попадут в заданный нами диапазон размера сделки в контрактах. Таким образом можно видеть динамику сделок трейдеров с разной капитализацией.

Renko — это способ изображения цен, который учитывает «чистое движение» без фактора времени.

Так же читайте по данной теме следующие статьи:

ОБЗОР ВОЗМОЖНОСТЕЙ И ПРЕИМУЩЕСТВ ГРАФИКОВ В ПЛАТФОРМЕ ATAS

5 ВИДОВ БИРЖЕВЫХ ГРАФИКОВ ДЛЯ БЫСТРОГО АНАЛИЗА АКЦИЙ И ВАЛЮТ MOEX

ОСОБЕННОСТИ И ПРЕИМУЩЕСТВА ГРАФИКА RANGEXV

КАК ИСКАТЬ СДЕЛКИ НА ГРАФИКЕ RANGEUS

RANGE ГРАФИКИ. КАК АНАЛИЗИРОВАТЬ ДЕЛЬТУ И ФУТПРИНТ В ПЛАТФОРМЕ ATAS

ДИНАМИКА ЦЕНЫ ГАЗА. АНАЛИЗ ГРАФИКА В ATAS.

Графические экспоненциальные функции: другие примеры

Что происходит на этом графике? | 6 марта 2019 г.

_________

Обновлено: 9 марта 2019 г.

Электронные сигареты изначально продавались как средство, помогающее взрослым бросить курить.Вейпинг электронных сигарет (вдыхание испаренной жидкости или твердого вещества, обычно через электронное устройство с батарейным питанием) дает курильщику стимулятор никотина без канцерогенных смол. Вскоре подростки начали заниматься вейпингом. Более 1 из 5 учеников старших классов и 1 из 20 учеников средних школ сообщили Центрам по контролю и профилактике заболеваний (C.D.C.), что они употребляли вейпинг в течение последних 30 дней. Основные опасения по поводу вейпинга студентов заключаются в том, что никотин в электронных сигаретах вызывает большую зависимость у подростков, чем у взрослых, устройства могут использоваться для курения марихуаны, а те, которые вейпируют, с большей вероятностью перейдут к курению сигарет с его смертоносной смолой.В ноябре Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов объявило, что планирует запретить продажу электронных сигарет с большинством ароматизаторов в розничных магазинах.

Этот график появился в статье New York Times «F.D.A. Добивается ограничения доступа подростков к ароматизированным электронным сигаретам и запрета на сигареты с ментолом ». Что можно увидеть на графике, так это то, что после нескольких лет снижения, а затем стабилизации потребления табака, теперь мы видим рост потребления табака, причем рост происходит за счет электронных сигарет. Чтобы найти ответы на некоторые из ваших медицинских вопросов об электронных сигаретах, перейдите в раздел «Вопросы и ответы: Азбука электронных сигарет».

Вот некоторые заголовки студентов, которые действительно отражают основные идеи этого графика: «Курение табака … Это снова круто!» Эммы из МакГенри, Иллинойс, «Проблемы с табаком» Гейджа из Калифорнии, «Табак получает новую маскировку в электронных сигаретах!» Адама из Чикаго и «Табачные изделия и электронные сигареты вторгаются в школы» 5-го класса Хаггинса из Анакортеса, штат Вашингтон.

Дополнительные вопросы

Для представленного графика вычислите чистую разницу между любыми табачными изделиями и электронными сигаретами.Это дает процент студентов, которые курят сигареты и другие табачные изделия. Теперь сравните это с процентным соотношением из этого графика Национального исследования рискованного поведения молодежи (PDF, стр. 11), который предшествует графику New York Times. К чему вы пришли, объединив то, что вы заметили на двух графиках? Что вам интересно?

■ Это вступительное заявление от C.D.C. документ о молодежи и употреблении табака.

Если курение сигарет среди молодежи в этой стране будет продолжаться нынешними темпами, по оценкам, 5.6 миллионов сегодняшних американцев моложе 18 лет рано умрут от болезней, связанных с курением. Это примерно 1 из каждых 13 живущих сегодня американцев в возрасте 17 лет и младше.

Насчитывается около 327 миллионов американцев, и примерно 22,6% из них моложе 18 лет.

• Сколько примерно людей моложе 18 лет в Соединенных Штатах?

• На основании графика, сколько примерно из этих людей потребляют табак?

• Узнайте в Интернете среднюю дневную стоимость потребления табака.Сколько денег эти люди платят ежегодно за потребление табака?

Логарифмические и экспоненциальные функции — темы в предварительном исчислении

21

Экспоненциальные функции

Обратные отношения

Экспоненциальные и логарифмические уравнения

Вычисление одного логарифма из суммы

ЛОГАРИФМИЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ С БАЗОЙ b — это функция

y = журнал _b x .

b обычно является числом больше 1 (хотя оно должно быть только больше 0 и не равно 1). Функция определена для всех x > 0. Вот ее график для любой базы b .

Обратите внимание на следующее:

• Для любой базы интервал x равен 1. Почему?

Чтобы увидеть ответ, наведите указатель мыши на цветную область.
Чтобы закрыть ответ еще раз, нажмите «Обновить» («Reload»).

Логарифм 1 равен 0. y = log _b 1 = 0.

Тема 20

• График проходит через точку ( b , 1). Почему?

Логарифм основания равен 1. log _b b = 1.

• График ниже оси x — логарифм отрицательный — для

0 х

Какие числа имеют отрицательный логарифм?

Правильные дроби.

Урок 20 арифметики

• Функция определена только для положительных значений x .

log _b (−4), например, не имеет смысла. Поскольку b всегда положительно,

нет степени b может дать отрицательное число.

• Диапазон функции — все действительные числа.

• Отрицательная ось и — это вертикальная асимптота (Тема 18).

Пример 1. Перевод осей. Вот график натурального логарифма, y = ln x (Тема 20).

А вот график y = ln ( x — 2) — это его перевод на 2 единицы вправо.

Перехват x переместился с 1 на 3. А вертикальная асимптота переместилась с 0 на 2.

Задача 1. Нарисуйте график y = ln ( x + 3).

Это перевод на 3 единицы слева. Перехват x изменился с 1 на −2. Вертикальная асимптота сместилась с 0 на −3.

По определению:

журнал _b y = x означает b ^x = y .

Соответственно каждой функции логарифма с основанием b , мы видим, что существует экспоненциальная функция с основанием b :

y = b ^x .

Экспоненциальная функция — это функция, обратная логарифмической функции. Мы поговорим об этом подробнее ниже.

Показательная функция определена для каждого действительного числа x . Вот его график для любой базы b :

Следует отметить два важных момента:

• Перехват y находится в точке (0, 1).Для, b ⁰ = 1.

• Отрицательная ось x является горизонтальной асимптотой. Например, когда x — большое отрицательное число — например, b ^{−10 000} — тогда y — очень маленькое положительное число.

Задача 2.

а) Пусть f ( x ) = e ^x . Напишите функцию f (- x ).

f ( −x ) = e ^{— x}

Аргумент x заменяется на — x .

Тема 3

б) Какова взаимосвязь между графиком y = e ^x и графиком
b) y = e ^{— x} ?

y = e ^−x — это отражение относительно оси y y = e ^x .

Тема 15

c) Нарисуйте график y = e ^{— x} .

Обратные отношения

Экспоненциальные функции и логарифмические функции с основанием b являются обратными.

Журнал функций _b x и b ^x инвертирован.

Вот обратные отношения. В любую базу б :

i ) b ^{журнал _b x} = x ,

и

ii ) журнал _b b ^x = x .

Правило i ) воплощает определение логарифма: log _b x — это показатель степени , до которого нужно поднять b , чтобы получить x .

Правило II ) мы видели в предыдущем Тема.

А теперь давайте

f ( x ) = b ^x и g ( x ) = log _b x .

Тогда Правило i ) равно f ( g ( x )) = x .

И Правило ii ) равно g ( f ( x )) = x .

Эти правила удовлетворяют определению пары обратных функций (Тема 19). Следовательно, для любой базы b функции

f ( x ) = b ^x и g ( x ) = log _b x

— обратные.

Проблема 3. Оцените следующее.

Проблема 4.

а) Какая функция является обратной для y = ln x ?

y = e ^x .

b) Пусть f ( x ) = ln x и g ( x ) = e ^x , и покажем, что f и g удовлетворяют
b) обратное связи.

f ( g ( x )) = ln e ^x = x ,

г ( f ( x )) = e ^{ln x} = x .

Вот графики y = e ^x и y = ln x :

Как и все пары обратных функций, их графики симметричны относительно линии y = x . (См. Тему 19.)

Проблема 5. Оцените следующее.

Проблема 6.Вычислите ln e ^{arccos (−1)} .

В ^{arccos (−1)} = arccos (−1) = π.

«Угол, косинус которого равен −1, равен π».

Тема 19 тригонометрии.

Экспоненциальные и логарифмические уравнения

Пример 2. Решите это уравнение для x :

5 ^{x + 1} = 625,

Решение .Когда неизвестное x появляется как показатель степени, то, чтобы «освободить» его, возьмите обратную функцию обеих сторон.

В этом примере возьмите логарифм с основанием 5 обеих сторон.

В общем, если у нас есть уравнение,

Пример 3. Решите для x :

2 ^{x — 4} = 3 ^x

Решение . Мы можем взять бревно с обеих сторон либо с основанием 2, либо с основанием 3. Воспользуемся основанием 2:

журнал ₂ 3 — некоторое число.Уравнение решено.

Задача 7. Решите для x :

Проблема 8.Решите относительно x . Решение может быть выражено в виде логарифма.

10 ^{3 x — 1} = 2 ^{2 x + 1}

Проблема 9.Решить относительно x :

Пример 4. Решите для x :

журнал ₅ (2 x + 3) = 3

Решение. Чтобы «освободить» аргумент логарифма, возьмите обратную функцию — 5 ^x — от обеих сторон. То есть, пусть каждая сторона будет показателем с основанием 5. Точно так же запишите экспоненциальную форму.

Задача 10. Решите для x :

Задача 11. Решите для x :

Пример 5. Решите относительно x :

журнал (2 x + 1) = журнал 11.

Решение . Если мы позволим каждой стороне быть экспонент с 10 в качестве основания, то согласно обратным отношениям:

Таким образом, мы можем заключить, что если уравнение выглядит так:

Проблема 12.Решить относительно x :

ln (5 x — 1) = ln (2 x + 8).

Алгебра, 9 лек.

Вычисление одного логарифма из суммы

Пример 6. Используйте законы логарифмов (Тема 20), чтобы записать следующее в виде одного логарифма.

журнал x + журнал y — 2 журнала z .

Проблема 13.Запишем одним логарифмом:

k журнал x + м журнал y — n журнал z

Задача 14. Запишем одним логарифмом:

журнал (2 x — 8) — журнал ( x ² — 16).

Пример 7.В соответствии с Правилом и выше:

n = журнал _b b ⁿ

— мы можем записать любое число в виде логарифма по любому основанию.

Например,

Проблема 15.

Пример 8.Запишите одним логарифмом следующее:

журнал _b x + n .

Задача 16. Запишем одним логарифмом:

журнал 2 + 3.

Задача 17. Запишите одним логарифмом:

ln A — т .

Проблема 18.Решить относительно x :

См. Навыки алгебры, Урок 37.

Мы должны отклонить решение x = — 4, однако, потому что отрицательное число −4 не находится в области log ₂ x .

Задача 19. Решите для x .

Теперь ученик может начать видеть: Чтобы решить любое уравнение для аргумента функции, возьмите обратную функцию обеих сторон.

Эта тема завершает наше изучение функций и их графиков.

Следующая тема: Сигма-запись для сумм

Первый урок логарифмов

Содержание | Дом

Авторские права © 2021 Лоуренс Спектор

Вопросы или комментарии?

Эл. Почта: [email protected]

Многоязычный поиск товаров на основе графиков в поисковой системе электронной коммерции

FBA Inventory ищет увлеченного, любопытного и творческого старшего научного сотрудника, который является экспертом по прикладному машинному обучению с подтвержденным опытом решения проблем с клиентами с помощью масштабируемых решений машинного обучения, чтобы присоединиться к нашей первоклассной междоменной научной команде.Мы хотим изучать поведение Продавцов FBA, понимать опыт Продавцов с помощью внутренних и внешних данных, разрабатывать лучшие политики и стимулы, а также разрабатывать научные продукты и услуги, чтобы помочь Продавцам повысить эффективность своих запасов и долгосрочную ценность как с точки зрения Amazon, так и с точки зрения продавцов путем использование инновационных и масштабируемых научных решений, основанных на междисциплинарных исследованиях операционных исследований, машинного обучения, дизайна рынка, причинно-следственного анализа и анализа данных. Как старший научный сотрудник, вы будете работать над различными научными проектами в различных областях, таких как контролируемое и неконтролируемое обучение, системы рекомендаций, расширенное статистическое моделирование, языковая обработка, трансферное обучение, причинный анализ, обучение с подкреплением и другие на больших наборах данных. .Эта роль хорошо видна старшим бизнес-лидерам Amazon и включает в себя работу с другими учеными, а также партнерство с инженерами и группами разработчиков для интеграции этих моделей в производственные системы. День из жизни В этой роли вы будете техническим лидером в области машинного обучения с значительный размах, влияние и высокая видимость. Ваши решения могут повлиять на миллиарды долларов как на верхнюю, так и на чистую прибыль бизнеса Amazon. Как ученый в команде, вы будете участвовать во всех аспектах процесса — от генерации идей, бизнес-анализа и научных исследований до разработки и внедрения передовых моделей, что даст вам реальное чувство сопричастности.С первого дня вы будете работать с опытными учеными, инженерами и дизайнерами, которым нравится то, что они делают. Ожидается, что вы будете принимать решения о выборе технологий, моделей и методологии. Вы будете стремиться к простоте и демонстрировать суждения, подкрепленные математическими доказательствами. Вы также будете сотрудничать с более широким сообществом ученых и исследователей в SCOT и Amazon, чтобы расширить кругозор в своей работе и наставлять инженеров и ученых. Успешный кандидат будет обладать обширным опытом в применении моделей машинного обучения в прикладной среде и будет искать для себя следующую возможность внедрять инновации, создавать, предоставлять и производить впечатление.Мы ищем тех, кто хочет возглавить проекты, требующие новаторского мышления и глубоких навыков решения технических проблем для создания готовых к работе решений машинного обучения. Кандидат должен быть предприимчивым, носить много шляп и работать в быстро меняющейся, энергичной и коллективной среде. Мы ценим техничных людей, которые глубоко знают свою предметную область и готовы изучать новые области. Мы ищем людей, которые умеют добиваться результатов и проявляют желание развиваться, своих коллег и свою карьеру.О группе найма Продавцы — важная часть экосистемы Amazon, которая воплощает в жизнь наше видение предложения самого большого в мире выбора и самых низких цен. Fulfillment By Amazon (FBA) позволяет продавцам обеспечивать быструю и эффективную доставку своим клиентам с помощью сервисов выполнения Amazon. В 2020 году продавцы продемонстрировали значительный рост, используя FBA, доставляя более половины всех продуктов, предлагаемых на Amazon. Нашим потребителям FBA предоставляет широкий и разнообразный перечень товаров, от книг, электроники и одежды до расходных материалов и т. Д., Причем многие из них доступны с доставкой в ​​течение 1 дня.Команда FBA Inventory в организации Amazon Supply Chain Optimization Technology (SCOT) отвечает за определение и предоставление услуг выполнения нашим продавцам, используя опыт Amazon в области машинного обучения, оптимизации запасов, больших данных и распределенных систем для обеспечения наилучшего управления запасами. опыт для наших продавцов FBA. Мы работаем с полным стеком, от базовых серверных систем до перспективных пользовательских интерфейсов. Наша культура основана на быстром создании прототипов, тщательном экспериментировании и принятии решений на основе данных.«Сторонние продавцы пинают нас в первую очередь. Плохо. И это также высокая планка, потому что наш собственный бизнес за этот период резко вырос с 1,6 миллиарда долларов в 1999 году до 117 миллиардов долларов в прошлом году. Совокупный годовой темп роста нашего собственного бизнеса за этот период составляет 25%. Но за это же время продажи сторонним компаниям выросли с 0,1 миллиарда долларов до 160 миллиардов долларов, то есть совокупный годовой темп роста составил 52%. В качестве внешнего ориентира валовые продажи товаров eBay за этот период выросли на 20% с 2 долларов.От 8 миллиардов до 95 миллиардов долларов. Почему независимые продавцы намного лучше продают на Amazon, чем на eBay? И почему независимые продавцы смогли расти намного быстрее, чем собственная высокоорганизованная организация продаж Amazon? На этот вопрос нет одного ответа, но мы знаем одну чрезвычайно важную часть ответа: мы помогали независимым продавцам конкурировать с нашим собственным бизнесом, инвестируя в них и предлагая им самые лучшие инструменты продаж, которые мы могли представить и создать. Существует множество таких инструментов, в том числе инструменты, которые помогают продавцам управлять запасами, обрабатывать платежи, отслеживать поставки, создавать отчеты и продавать за границу — и с каждым годом мы изобретаем все больше.Но большое значение имеют Fulfillment by Amazon и программа членства Prime. В сочетании эти две программы значительно улучшили качество обслуживания клиентов при покупке у независимых продавцов ». — Джефф Безос, Письмо акционерам 2018 г. Обязанности руководства: · Исследование и разработка моделей машинного обучения для решения разнообразных бизнес-задач, возникающих при управлении запасами Продавца.· Определите для команды долгосрочное научное видение и план действий, основанные на потребностях наших клиентов, и воплотите эти направления в конкретные планы для исследователей и ученых-прикладников, а также инженерных и продуктовых групп. · Управляйте проектами машинного обучения и выполняйте их. продукты от начала до конца: от создания идей, анализа, прототипирования, разработки, показателей и мониторинга. · Обзор и аудит процессов моделирования и результатов для других ученых, как младших, так и старших. Амазон стремится к разнообразию и инклюзивности на рабочем месте.Amazon является работодателем с равными возможностями и не допускает дискриминации по признаку расы, национального происхождения, пола, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, защищенного статуса ветерана, инвалидности, возраста или другого юридически защищенного статуса. Для людей с ограниченными возможностями, которые хотели бы запросить жилье, посетите страницу https://www.amazon.jobs/en/disability/us.

Сеть знаний о продуктах для электронной коммерции

Этот пост является частью серии, в которой подробно рассказывается о возможностях данных для электронной коммерции.Вы можете найти другие сообщения здесь:

1. Сила сети знаний о продуктах для электронной коммерции
2. Коснитесь своего SEO: введение физического SEO
3. Цифровая ссылка GS1 объяснена для SEO-джедаев (и их клиентов)
4. Единственное, что отсутствует в вашей стратегии многоканальной электронной коммерции — это …

Благодаря сверхзвуковому развитию технологий, к которым пользователи имеют доступ, в наши дни электронная коммерция — это гораздо больше, чем покупка и продажа в Интернете. Эффективные стратегии взаимодействия с пользователем и удержания клиентов — это те стратегии, которые ставят в центр электронной коммерции пользователя — наделенные полномочиями пользовательские бренды стремятся создать для него значимый и беспроблемный опыт.В Интернете, поскольку эти незабываемые впечатления связаны с творчеством редакционного контента, они также неразрывно связаны с данными, лежащими в основе этого контента.

Подумайте об этом, в Интернете взаимодействия между пользователем и компанией — это также взаимодействия между данными пользователя и данными предприятия. Причина, которая имеет значение для электронной коммерции, заключается в том, что, думая о привлечении клиентов к вашему «виртуальному окну», вам также необходимо учитывать данные, лежащие в основе их пути к вашему продукту.Как связаны страницы ваших продуктов? Представлены ли они универсально, чтобы другие машинные приложения могли их читать? Связаны ли они также с другими продуктами, редакционным контентом, как правило, со знаниями за пределами вашего веб-сайта или со знаниями?

Познакомьтесь с Джо: социальный клиент пытается соединить точки вашего контента электронной коммерции

Знакомьтесь, Джо! Ваш социальный, по-настоящему уполномоченный клиент. Будучи на связи и осознав, что он может спрашивать больше у компаний и узнавать больше всего за пару кликов, ожидания Джо на протяжении всего пути к покупке растут.Тем не менее, несмотря на то, что у него есть много инструментов для взаимодействия с брендом или поиска информации для удовлетворения потребностей, он все еще борется.

Он прыгает по нескольким сайтам, проверяет инвентарь, проверяет наличие продукта, доставку, детали. Короче говоря, Джо выполняет всю работу, которую, как вы увидите, вы и ваша соответствующая стратегия обработки данных можете пощадить.

Если мы более внимательно посмотрим на точки соприкосновения и действия Джо, мы увидим, что это вопрос взаимодействия и согласованности, особенно когда Дело доходит до взаимодействий и транзакций в электронной коммерции — это вопрос предоставления данных, необходимых платформам, чтобы понять, что мы продаем Джо и какой контент нужен Джо на протяжении его пути.

Как видно из исчерпывающей карты пути клиента, авторы Orchestrating Experience потратили время и внимание на создание, это не об одном единственном, дискретном поиске. Речь идет о нескольких этапах, во время которых Джо будет возвращаться несколько раз, прежде чем совершить окончательный шаг к покупке: он будет искать отзывы клиентов, квалифицированные отзывы, изображения, часто задаваемые вопросы, рекламу и многое другое, прежде чем совершать транзакцию. Это означает, что весь наш контент и данные электронной коммерции должны быть синхронизированы на всех платформах, устройствах и пространствах (Google Покупки, Google Поиск, Поиск картинок Google, Покупки Bing), которые посещает Джо.

И именно здесь вступает в игру мощь графа знаний о продуктах для электронной коммерции.

Получение данных правильно. С помощью таблицы знаний о продукте.

График знаний о продуктах — это специальная форма графа знаний для электронной коммерции, созданная для улучшения поиска продуктов и повышения качества обслуживания конечных пользователей путем обогащения контента бренда данными. Он состоит из данных о продуктах, брендах, категориях продуктов, характеристиках продуктов, обзорах, изображениях в высоком разрешении, данных о доставке, часто задаваемых вопросах и многом другом.Граф знаний о продукте, состоящий из структурированных данных и расширенной разметки продукта, внедренный как в редакционный контент, так и в контент продукта, строится поверх базы данных продуктов, чтобы связать все данные вместе, объединяя обе структурированной информации (например, список продуктов для бренд) или неструктурированные (например, описания, относящиеся к набору продуктов).

Проще говоря, диаграмма знаний о продукте устраняет существующий в настоящее время разрыв (препятствующий плавному взаимодействию с Джо и возможности нашего бренда общаться с Джо там, где он больше всего в этом нуждается) между содержанием продукта и редакционным контентом.

Рассмотрим следующий сценарий: Джо, уполномоченный клиент, которого мы встретили выше, ищет новые солнцезащитные очки. Те, что он купил раньше, не подходят для его нового режима тренировок — бега. Поэтому он пытается подобрать модели, которые могут соответствовать его потребностям. Он не знает, что существуют специальные модели солнцезащитных очков, которые созданы для бега, но он очень хорошо осознает свою потребность — очки, которые хорошо сидят, не подпрыгивают вверх и вниз, водонепроницаемы, возможно, с высокой защитой от ультрафиолета и т. Д.

Итак, вот Джо, начинающий свою навигацию в Интернете с запроса.

Он может попытаться найти советы по бегу в солнечных очках. Или какие модели солнцезащитных очков лучше всего подходят для бега. Все эти запросы объединяет их навигационный характер. То есть их суть подразумевает намерение Джо — не покупать сразу, а изучить различные варианты. Напротив, транзакционные запросы будут выглядеть по-другому, именно здесь Джо будет знать, что он ищет, и теперь будет сравнивать цены, качество и доступность. Эти два разных запроса (с разными целями) отображают неровный, извилистый путь, по которому Джо или любой другой конкретный человек достигает продукта.

В контексте электронной коммерции наша цель (если мы хотим поделиться с Джо информацией и продуктами, которые мы имеем и предлагаем значимым образом) — связать наш редакционный контент (тот, который объясняет, какие модели солнцезащитных очков хороши для бега, какие типы этих моделей существуют для какого вида бега и каковы преимущества наличия очков для бега и т. д.) до чисто транзакционной информации, такой как цены, наличие, типы, номер продукта, способы оплаты, информация о доставке .

И это именно то, что Сеть знаний о продуктах делает для наших данных и клиентов. Это делает возможным курирование и создание редакционного контента в виде сети данных, которую вы обслуживаете не только для Джо (и клиентов), но и для различных типов машинных приложений, которые Джо (и другие клиенты, потенциальные клиенты и потенциальные клиенты) используют для навигации по вашему контенту. (поисковые системы, чат-боты, личные помощники и т. д.). В качестве примера подумайте о Панели знаний о продуктах в Google, вероятно, самом динамичном и умном расширенном сниппете на страницах результатов поиска.

Хорошо, у вас есть диаграмма знаний о продукте, и что теперь?

Возможности Сети знаний о продуктах для веб-сайтов электронной коммерции можно свести к трем основным преимуществам (за которые пользователи будут вам благодарны! )

1. Видимость и SEO
2. Иммерсивный контент
3. Взаимодействие.

Чтобы распаковать их, давайте рассмотрим каждый и соединим их, чтобы упростить взаимодействие с клиентами с одной стороны и хорошо подключенных данных с другой стороны.

Видимость: как структурированные данные помогают людям (и поисковым системам) «видеть» вас?

Причина, по которой сеть знаний о продуктах делает ваш контент видимым, заключается в том, что она дает ему машиночитаемые описания, которые тесно связаны между собой. Так же, как Google Knowledge Graph.

График знаний о продукте не является графом знаний, поскольку он не является общим, но ориентирован на конкретную потребность: возможность обнаружения.Это специальный график, построенный для предоставления ответов с конечной целью — быть удобочитаемыми для роботов. Ориентированная на обнаруживаемость, сеть знаний о продуктах позволяет повысить уровень вашего маркетинга электронной коммерции, предоставляя структуру данных для гипер-таргетированного контента, богато взаимосвязанного контента, обогащенного продуктом.

Иммерсивный контент: зачем контенту данные, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем?

Для того, чтобы контент создавал иммерсивную среду, которую все мы хотим, ему нужны не только редакционные подходы, но и способ динамической сборки контента с полной связью.

Сеть знаний о продуктах, например, связывает сообщения в блогах с продуктами и категориями продуктов. Таким образом, вы можете создавать все виды значимого контента. Например, Навигатор и Фасетный поиск продукта могут помочь вашему пользователю беспрепятственно перемещаться по редакционным материалам и в момент, когда они будут готовы, безболезненно перейти к покупке того, что они решили, мгновенно увидев цены, цены, наличие, типы, информацию о доставке и т. Д.

Взаимодействие: как использовать данные для увеличения продаж?

Как и любое предприятие в наши дни, деятельность электронной коммерции все больше и больше зависит от работы с данными, которые можно легко использовать на разных устройствах, платформах и программном обеспечении.Критически важно, чтобы « публиковал [данные] среди потенциальных потребителей и делал их доступными по многим каналам: через саму веб-страницу, но также через поисковые системы, личных помощников, гибридные приложения, сайты с обзорами, карты и т. Д. и так далее »[Семантическая сеть для рабочего онтолога, стр. 21]

С помощью сети знаний о продуктах мы можем предоставлять API-интерфейсы другим сторонам, например поисковым системам и розничным продавцам. Мы можем предоставить пользователям критически важные «хабы», собирающие и обслуживающие данные, например:

1. Google Merchant Center и Google Manufacturer Center
2. Bing Merchant Center и Bing Manufacturer Center
3. Бесплатное размещение в Google Покупках
4. Google Shopping Actions (только для США и Франции)
5. Alexa Skills for eCommerce.

Эпилог: Что общего у венгерского психолога с совместимыми данными и таблицей знаний о продуктах?

Думайте о сети знаний о продуктах для электронной коммерции как о технологическом средстве, помогающем вашим клиентам и потенциальным клиентам достичь состояния потока при навигации по Интернету (включая ваши базы данных и инвентарь). Этот поток описал Михай Чиксентмихайи. Это состояние, когда мы полностью поглощены тем, что мы делаем, и в котором мы полностью вовлечены в текущую деятельность, чувствуя себя вовлеченными, удовлетворенными и вознагражденными.

А в 1990-е годы этот поток был мудро увязан со сменой маркетинговых коммуникаций, происходящих в среде гипермедиа. По мнению исследователей Новака и Хоффмана, поток характеризует практически каждый аспект взаимодействия между пользователем и средой, в которой он перемещается через гипермедиа. Именно эта концепция потока может помочь сайту электронной коммерции выделиться, предоставляя информацию и ценность. Поток, который эффективно упрощается для пользователя за счет разумного использования связанных, взаимодействующих данных — для удовлетворения потребностей пользователей-людей и их машинных приложений.

Хотите узнать больше о таблицах знаний о продуктах?
Посмотрите этот бесплатный веб-семинар с 4 выдающимися экспертами!

Вы хотите знать, как можно использовать данные электронной коммерции

Упрощенная реализация электронного графа | Привет, Баддо!

Я давно размышлял над электронными графиками.Я думаю, что у меня это как-то урезано, пока оно не станет довольно простым. Эта реализация, вероятно, не обладает высокой производительностью, так как главный трюк заключается в удалении действительно полезной структуры индексации. Тем не менее, эта реализация достаточно мала, чтобы я мог держать ее в голове. Получилось довольно мило.

Для готовой к использованию реализации эграфов см. Metatheory https://github.com/0x0f0f0f/Metatheory.jl или egg https://egraphs-good.github.io/. Дополнительную мотивацию можно найти в статье о яйцах или в моем первом посте https: // www.philipzucker.com/egraph-1/

В компьютере такие термины, как (a + b) * c , обычно хранятся в виде деревьев. EGraph преобразует эту древовидную структуру в структуру с дополнительным уровнем косвенности. Вместо того, чтобы напрямую подключаться к узлам, они сначала подключаются через узел другого типа, помеченный целым числом. Эти целочисленные узлы называются эклассами, а модифицированные исходные узлы — энодами.

EGraph — это двудольный ориентированный граф между эклассами и энодами.ENodes принадлежат исключительно к эклассам. Как только мы начнем объединять эклассы, они будут указывать более чем на один enode. Граф может также образовывать петли, позволяющие представлять в бесконечном смысле.

В прошлый раз, когда https://www.philipzucker.com/union-find-dict/, я построил абстракцию слова «объединение-поиск». Эта структура данных позволяет вам извлекать информацию, привязанную к классу эквивалентности, при этом поддерживая операцию объединения. С помощью этой части легко определить две структуры данных.

  @auto_hash_equals struct ENode
    head :: Symbol
    args :: Vector {Int64}
конец

struct EGraph
    eclass :: IntDisjointMap
    memo :: Dict {ENode, Int64}
конец

EGraph () = EGraph (IntDisjointMap (объединение), Dict {ENode, Int64} ())
  

Поле eclass представляет собой словарь поиска объединения от классов эквивалентности до векторов ENodes. Мы сообщаем базовому IntDisjointMap это при объединении ! классов эквивалентности, мы объединим векторов enode в кодомене IntDisjointMap друг с другом.

Таблица memo не является строго необходимой, но она дает нам хороший способ поиска, к какому классу принадлежит enode. В противном случае нам пришлось бы перебирать всю IntDisjointMap , чтобы найти ENodes , когда они нам нужны.

ENodes содержат ссылки на идентификаторы EClass , которые, к сожалению, могут устареть. Мы можем канонизировать ENodes , чтобы использовать самые свежие индексы классов эквивалентности.

  canonize (G :: EGraph, f :: ENode) = ENode (f.head, [find_root (G.eclass, a) для a в f.args])
  

Чтобы добавить ENode в эграф, сначала мы канонизируем его, затем проверяем, есть ли он уже в таблице заметок, а если нет, мы фактически помещаем ее в IntDisjointMap и обновляем таблицу заметок.

  функция addenode! (G :: EGraph, f :: ENode)
    f = канонизировать (G, f)
    если haskey (G.memo, f)
        вернуть G.memo [f]
    еще
        id = push! (G.eclass, [f])
        G.memo [f] = id
        вернуть идентификатор
    конец
конец

# удобные функции для отправки Julia Expr
addexpr! (G :: EGraph, f :: Symbol) = addenode! (G, ENode (f, []))
функция addexpr! (G :: EGraph, f :: Expr)
    @assert f.head ==: звонок
    addenode! (G, ENode (f.args [1], [addexpr! (G, a) для a в f.args [2: end]]))
конец
  

Когда мы утверждаем равенство эграфу, мы берем союз ! двух соответствующих эклассов. У нас союз! базовый IntDisjointMap , затем мы повторно канонизируем все удерживаемые ENodes в этом эклассе и обновляем таблицу memo .

  функция Base.union! (G :: EGraph, f :: Int64, g :: Int64)
    id = union! (G.eclass, f, g)
    eclass = ENode []
    для enode в G.экласс [id]
        delete! (G.memo, enode) # стоит ли вообще возиться с удалением?
        enode = canonize (G, enode) # следует канонизировать return независимо от того, сделал он что-нибудь или нет?
        G.memo [enode] = id
        толкать! (экласс, энод)
    конец
    G.eclass [id] = экласс
конец
  

Вот и все.

Главное, что мы не обсуждали, — это вычисление замыкания конгруэнтности. В моей первоначальной презентации это было целое испытание и причина, по которой нам нужно было поддерживать родительские указатели от эклассов до энодов.Это очень сбивало с толку.

Вместо этого мы можем просто найти сравнения с помощью перебора эграфа методом грубой силы. Это неэффективно по сравнению с указанием нам вероятных кандидатов родительскими указателями. Однако , во время наивного эматчинга мы все равно просматриваем эграф, чтобы найти возможные приложения правил перезаписи. Этот подход заставляет конгруэнтное замыкание чувствовать себя очень похожим на другие правила перезаписи в этом смысле. Может быть некоторая польза в том, чтобы не рассматривать замыкание конгруэнтности как действительно неотъемлемую часть эграфа.Возможно, вы могли бы использовать его для систем, в которых не соблюдается строгое соответствие?

К сожалению, сравнения должны применяться в худшем случае за время, пропорциональное глубине эграфа, так как конгруэнции распространяются только на один слой за раз.

Как это работает: после союза ! есть неканонические ENodes , содержащиеся как в заметке , так и в eclass . Эти неканонические ENodes — это как раз те, у кого есть аргументы, которые включают в себя экласс, который только что превратился в дочерний элемент другого экласса.Это также именно те ENodes , которые являются кандидатами на распространение замыкания конгруэнтности. Мы можем обнаружить их во время зачистки канонизацией.

Эта дорогая проверка сравнения прощает больше грехов, чем более эффективная. Что-то может случиться, так это то, что мы попытаемся addexpr! и ENode , который является одним из устаревших, другими словами, он должен быть в таблице заметок, но его нет. Это приведет к ложному созданию нового eclass для этого ENode .Однако анализ замыкания конгруэнции найдет эту эквивалентность на следующем проходе.

 
# Я забыл включить эту функцию итератора IntDisjointMap в свой последний пост.
# Концептуально он принадлежит именно этому.
функция Base.iterate (x :: IntDisjointMap, состояние = 1)
    в то время как состояние <= длина (x.parents)
        если x.parents [состояние] <0
            return ((состояние, x.values ​​[состояние]), состояние + 1)
        конец
        состояние + = 1
    конец
    ничего не вернуть
конец

# возвращает список кортежей найденных сравнений
сравнения функций (G :: EGraph)
    buf = кортеж {Int64, Int64} []
    для (id1, eclass) в G.eclass # альтернативно перебрать памятку
        для enode в эклассе
            cnode = canonize (G, enode)
            если haskey (G.memo, cnode)
                id2 = G.memo [cnode]
                если id1! = id2
                    нажмите! (buf, (id1, id2))
                конец
            конец
        конец
    конец
    вернуть буф
конец

# размножаем все сравнения
функция spread_congruence (G :: EGraph)
    cong = сравнения (G)
    в то время как длина (cong)> 0
        для (i, j) в cong
            союз! (G, i, j)
        конец
        cong = сравнения (G)
    конец
конец
  

Биты и пупырышки

В принципе, я думаю, что эта формулировка упрощает параллелизацию поиска совпадений с сопоставлением правил перезаписи.Процесс перезаписи превращается в обмен между поиском кортежей для объединения и их фактическим применением.

Все в этом посте, вероятно, можно было бы настроить более эффективно.

Чтобы добавить анализы, вы хотите сохранить составную структуру в IntDisjointMap. Tuple {Vector {ENode}, Analysis) Операция слияния затем выполняет слияние enode и слияние анализа.

Возможно, изменение кодов на двоичные может быть приятным. В это можно составить произвольную арность.Затем все умещается в соответствующих массивах, устраняя значительную косвенность

Использование эграфов:

Другая моя реализация

Edit: Макс Уилси в твиттере, автор egg, говорит, что egg изначально использовал подход к конгруэнтности, подобный описанному выше, но обнаружил, что он слишком медленный при больших рабочих нагрузках. Он действительно имеет худшую асимптотическую производительность, чем отслеживание родителей и отслеживание мест совпадения. https://twitter.com/mwillsey/status/1378476707460509698?s=20

Некоторые тесты

  с использованием EGraphs
используя тест

@testset "Basic EGraph" начало
G = EGraph ()
a = addenode! (G, ENode (: a, []))
b = addenode! (G, ENode (: b, []))
#println (G)
союз! (G, a, b)
#println (G)
@test addenode! (G, ENode (: a, [])) == 2
@test addenode! (G, ENode (: c, [])) == 3
@test addenode! (G, ENode (: f, [a])) == 4
союз! (G, 3, 4)

# = println (G)
для (k, v) в G.экласс
    println (k, v)
конец = #
G = EGraph ()
a = addenode! (G, ENode (: a, []))
b = addenode! (G, ENode (: b, []))
c = addenode! (G, ENode (: c, []))
союз! (G, a, b)
fa = addenode! (G, ENode (: f, [a]))
fb = addenode! (G, ENode (: f, [b]))
fc = addenode! (G, ENode (: f, [c]))

ffa = addenode! (G, ENode (: f, [fa]))
ffb = addenode! (G, ENode (: f, [fb]))

@test сравнения (G) == [(fa, fb)]


для (x, y) в сравнениях (G)
    союз! (G, x, y)
конец

@test сравнения (G) == [(ffa, ffb)]

союз! (G, a, c)

@test congruences (G) == [(fc, fb), (ffa, ffb)]

для (x, y) в сравнениях (G)
    союз! (G, x, y)
конец

@test сравнения (G) == []


G = EGraph ()
f5a = addexpr! (G, :( f (f (f (f (f (a)))))))
f2a = addexpr! (G, :( f (f (a))))
@ тестовая длина (G.экласс) == 6
союз! (G, f5a, f2a)
@test find_root (G, f5a) == find_root (G, f2a)
@ тестовая длина (G.eclass) == 5
f5a = addexpr! (G, :( f (f (f (f (f (a)))))))
f2a = addexpr! (G, :( f (f (f (a)))))
@ тестовая длина (G.eclass) == 5

G = EGraph ()
f5a = addexpr! (G, :( f (f (f (f (f (a)))))))
fa = addexpr! (G, :( f (а)))
а = addexpr! (G,: а)
@ тестовая длина (G.eclass) == 6
союз! (G, fa, a)
@test find_root (G, fa) == find_root (G, a)

roprate_congruence (G)
@ тестовая длина (G.eclass) == 1

G = EGraph ()
ffa = addexpr! (G, :( f (f (a))))
f5a = addexpr! (G, :( f (f (f (f (f (a)))))))
а = addexpr! (G,: а)
@ тестовая длина (G.экласс) == 6
союз! (G, ffa, a)
@test find_root (G, ffa) == find_root (G, a)

roprate_congruence (G)
@ тестовая длина (G.eclass) == 2



конец
  

Как графическая аналитика влияет на электронную коммерцию

Мы вступили в эпоху, когда розничная торговля регулируется электронной коммерцией. Рассмотрим, как в отчетах прогнозируется, что к 2020 году онлайн-продажи превысят 4 триллиона долларов, что составит 14,6% от общих розничных расходов во всем мире (источник: eMarketer). За последние несколько лет онлайн-покупки изменили наши методы покупки, открыв новую «Эру потребителей».«Сегодня покупатели имеют доступ к большему количеству информации о товарах и брендах, чем когда-либо, и все это помогает им принимать решения о покупке. Они также берут на себя инициативу в области собственных покупок в Интернете, имея доступ к глобальному рынку.

В свою очередь, электронная коммерция включает помощников на базе искусственного интеллекта, механизмы рекомендаций и даже автоматизированные платформы, чтобы помочь потребителям подумать о том, что оценивать и покупать. Информация, полученная с помощью платформ искусственного интеллекта, имеет огромную ценность и потенциально может увеличить прибыль компаний, а также предоставить покупателям более качественный и индивидуальный подход к работе с клиентами.

Традиционные традиционные продажи полагались и продолжают полагаться на установление связи с покупателем в форме распознавания и оценки его потребностей, выработки рекомендаций и сопровождения их через процесс продаж. Связи имеют еще большее значение, когда дело доходит до онлайн-продаж, поскольку сегодня наиболее успешные розничные торговцы предлагают ориентированную на клиента платформу электронной коммерции. Это включает в себя постоянный опыт покупок с несколькими путями, достигаемый за счет 360-градусного обзора каждого клиента.Возможность преобразовывать данные и действия клиентов в полезные аналитические данные для поддержки клиентов во время покупок с помощью рекомендаций по продуктам и многого другого может привести к увеличению конверсий и увеличению количества единиц на транзакцию.

Ключ к успешному использованию этих данных — это их наличие и способность эффективно анализировать, прежде всего, не говоря уже о возможности делать это в режиме реального времени, во время покупательского сеанса в реальном времени. Большинство розничных продавцов электронной коммерции могут собирать данные, но обнаруживают, что традиционные аналитические решения не подходят для этого.Исторически решения были слишком медленными или дорогими, и часто не могли получить детальную информацию из огромных объемов данных о клиентах, транзакциях и внешних данных.

Предложения в режиме реального времени — будь то товары в наличии, условные рекламные акции или бесплатная доставка для экономии продаж — требуют знания ваших клиентов и их хорошего знания. Это означает, что сайтам электронной коммерции необходимо как можно быстрее собирать и использовать данные сегментации потребителей для предоставления целевых рекомендаций и обслуживания клиентов.В результате появляется возможность предложить более персонализированный опыт покупок, который клиенты получают от них, взаимодействуют с ними и к которым они постоянно возвращаются, чтобы удовлетворить свои потребности.

Повышение удобства покупок в Интернете… и увеличение доходов

Достичь этого непросто, особенно при использовании традиционных баз данных, которые, как правило, хранят данные в таблицах. Вот почему все больше и больше розничных продавцов обращаются к мощи технологии графических баз данных для поддержки аналитики в реальном времени и многого другого. Для розничной торговли графические базы данных — идеальный выбор для отрасли, где связи имеют первостепенное значение.Это связано с тем, что графовые базы данных изначально разрабатывались так, чтобы рассматривать отношения как первоклассные граждане, обеспечивая структуру, изначально охватывающую отношения между данными. Это обеспечивает лучшее хранение, обработку и запросы соединений, чем когда-либо прежде.

Например, рассмотрите простую персональную рекомендацию, например «клиенты, которым понравилось то, что вам понравилось, также купили эти товары». Начиная с человека, запрос, сделанный в базе данных графа, сначала идентифицирует просмотренные / понравившиеся / купленные товары.Во-вторых, он находит других людей, которые просмотрели / понравились / купили эти товары. В-третьих, он определяет дополнительные товары, купленные этими людьми.

Человек → Товар → (другие) Лица → (другие) товары

Для обработки таких запросов за последние несколько лет графические базы данных значительно выросли в корпоративном использовании, особенно со стороны розничных продавцов, поддерживающих сайты электронной коммерции. Хотя решения для графовых баз данных первого поколения были полезны в решении проблемы данных электронной коммерции, они не лишены своих ограничений.Скорость запросов и анализ данных относительно медленны, при этом графические движки могут поддерживать обходы (процесс посещения, проверки и / или обновления точек данных) до определенной степени. Более глубокий анализ позволяет лучше понять данные.

Расширение возможностей электронной коммерции с помощью аналитики глубоких ссылок в реальном времени

Недавно мы стали свидетелями следующего этапа эволюции графовой базы данных, когда технология удовлетворяет потребности электронной коммерции, предоставляя Deep Link Analytics.Это позволяет получать информацию о клиентах в режиме реального времени наряду с мощным анализом взаимоотношений. Благодаря этим возможностям в реальном времени сайты электронной коммерции могут быстро синтезировать и анализировать поведение клиентов. В результате фиксируются ключевые бизнес-моменты, временные возможности, при которых люди, предприятия, данные и «вещи» динамично работают вместе, чтобы создать ценность, используемую для персонализации клиентского опыта, что приводит к большему количеству транзакций.

Это достигается за счет того, что новая технология графической базы данных поддерживает 10+ переходов (или обход точек данных, как показано выше), в отличие от того, что они ограничиваются двумя, как решения первого поколения.Каждый переход добавляет больше информации об истории покупок отдельного пользователя — будь то его первое посещение или повторный покупатель. Для анализа данных / продукта / местоположения клиента / погоды на основе местоположения / рекомендованных продуктов требуется возможность просматривать данные для представления рекомендаций в режиме реального времени.

Вышеупомянутый запрос требует трех переходов в реальном времени, поэтому он выходит за рамки ограничения двух переходов технологии графов текущего поколения для больших наборов данных. Добавление в другое отношение легко расширяет запрос до четырех или более прыжков.Эти данные постоянно используются в алгоритмах искусственного интеллекта и машинного обучения, предназначенных для повышения удобства покупок в Интернете.

Deep Link Analytics позволяет компаниям, занимающимся электронной коммерцией, просматривать эти данные, создавая более интеллектуальный искусственный интеллект и машинное обучение для обеспечения конкурентных преимуществ, заключения большего числа сделок и повышения лояльности клиентов. Все сводится к тому, чтобы получить лучшее представление, рассматривая больше связей между вашими данными, чтобы адекватно реагировать на поведение и предпочтения покупателя в Интернете.

Deep Link Analytics для рекомендаций по продукту

Давайте рассмотрим пример Deep Link Analytics, который сегодня используется розничным продавцом. Крупная глобальная платформа электронной коммерции использует Deep Link Analytics для моделирования своего обширного каталога продуктов, сопоставления данных о своих потребителях и выполнения аналитики в реальном времени по сложным и колоссальным объемам данных. Это приводит к рекомендациям в режиме реального времени, которые персонализируются для каждого покупателя, что способствует увеличению продаж и доходов.

На техническом уровне решение увеличило скорость запросов в 100 раз по сравнению с предыдущим внутренним решением компании, со скоростью менее 100 миллисекунд.Это также позволило сэкономить память в 10 раз за счет эффективного кодирования и сжатия на основе графов. Поскольку требуется меньше машин, это также помогло сократить расходы на управление оборудованием и обслуживание.

Специалисты по обработке данных и специалисты по машинному обучению могут делать больше и быстрее, поскольку они могут использовать единый массивный график, объединяющий все связанные данные компании. Бизнес получает представление о своих огромных объемах данных для поддержки принятия более эффективных решений и сокращения времени выхода на рынок.Платформа графической базы данных также обеспечивает скорость и масштабируемость, необходимые для максимального использования взаимосвязей данных для получения конкурентного преимущества.

Связь с клиентами

Розничные торговцы обнаруживают, что общение с потребителями в Интернете так же важно, как и общение с ними лично, когда они делают покупки в обычных магазинах. Для достижения этой цели для электронной коммерции становится все более и более актуальным поиск способов сканирования огромных объемов данных и их понимания.

Сегодня это стало более возможным, чем когда-либо прежде, особенно с использованием графической базы данных, где связи между данными находятся на переднем крае.По мере развития графовых баз данных они обеспечивают более глубокое понимание, поддерживая запросы к большему количеству связанных данных. Покупатели получают больше удовольствия от покупок, в то время как розничные торговцы получают выгоду от более счастливых и вовлеченных покупателей, а также от дополнительных продаж и доходов.

Доктор Юй Сюй является основателем и генеральным директором TigerGraph, первой в мире собственной базы данных с параллельными графами. Доктор Сюй получил докторскую степень в области компьютерных наук и инженерии в Калифорнийском университете в Сан-Диего. Он является экспертом в области больших данных и параллельных систем баз данных и имеет 26 патентов в области параллельного управления данными и оптимизации.До основания TigerGraph доктор Сюй работал над инфраструктурой данных Twitter для массового анализа данных.