Pomoc oko matematike ili statistike ...Ne znam da li neko moze da mi pomogne ali igram se malo sa machine learning pa pokusavam da shvatim kako radi.
Koliko sam video moze da se koristi za izracunavanje varovatnoce da li neko ima potencijala da recimo oplati kredit, ali bih hteo da napravim potpuno drugi primer.
Sada posto nista ne znam o statistici ili verovatnoci molim ukoliko neko moze da mi pomogne.
Pokusacu da objasnim problematiku na primeru multi level marketinga, tj ovih smaraca sto prodaju aloju ili avon itd.
Recimo da Pera pocne da prodaje avon (ili oriflame
) i da odluci da u posao ubaci 5 svojih drugara pod uslovom da svako proda neki sampon da bi usao u pricu i svi kao nesto zaradjuju a u stvari su kupci. Tih 5 drugara ce biti prvi Perin nivo prodaje nazovimo to "tier1". Kada 5 tih drugara proda po 1 sampon petorici svojih drugara onisu Perini "tier2", odnosno njegov drugi nivo prodaje, i tako lanac se siri geometrijskom progresijom do 14 nivoa recimo. Na "tier14" u idealnim uslovima (ako je svako prodao petorici drugara) se desava nesto zanimljivo. Ukupno ce biti prodato preko 6 milijardi sampona. Problem je sto neko nece stici ni do tiera2 a neko ce stici do 11tog tiera pa na kraju bude prodato samo 50 000 sampona."Assuming salesperson X recruits five salespeople as salesperson X's first cycle of recruits, and those five recruits then recruit five additional recruits each as their own first cycle of recruits (representing 25 second cycle recruits for salesperson X), then the maximum theoretical cycles of recruits possible in the "downline" of salesperson X is 14 cycles (514 = 6.1 billion people), after which point the total human population is exceeded." (https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-level_marketing)
Sada da se vratimo na problem: Ukoliko imamo recimo postoji milion proizvoda koje Pera moze da prodaje, kako da se odluci koji da prodaje da bi sigurno dosao do zamisljenog cilja od recimo 10 000 000 prodatih sampona ili je bolje da odabere sapun za prodaju jer je recimo jeftiniji pa se brze "zavalja".
Dakle sta je meni potrebno da bih u sto ranijem stadijumu procenio da li proizvod ima potencijala da dostigne neku vrednost? Po nekoj mojoj logici trebalo bi da vidim recimo koliko puta je stiglo do recimo treceg tier-a u nekom vremenskom razdoblju od pocetka pordaje. Npr Pera je za sampon1 za nedelju dana (ili 10 000 promocija) postigao:
tier 1 = 100x
tier 2 = 6x
tier 3 = 20x
itd ...
E sada zakompikujemo jos vise. Pera pocinje da prodaje ne samo sampon1 nego 100 000 proizvoda odjednom i pise za svaki proizvod kome je prodao koji je tier itd. Tako da za 7 dana ima 10mil zapisa koje treba do obradi i profiltrira sta se prodaje, a sta da batali.
Nadam se da sam dovoljno slikovit.
Da li neko ima ideju gde postaviti granice jer bih uzeo recimo 100 000 zapisa i ubacio u machine learning, da kada zelim da saznam za neki proizvod, da mi model koji ce machine lerarning da posle primeni na milion ili 10 miliona zapisa i da kaze ovaj proizvod ima potencijal jer cesto ide u dublje "tier"-ove, a ovaj ne. Zadatak je napominjem jos jednom smisliti nacin za procenu u najranijoj fazi.Ako neko ima neki savet bio bih zahvalan. Da napomenem ne bavim se MLM ali mi je tako najlakse da objasnim problematiku. (Manje morbidno zvuci nego da je Pera dobio smrtonosni virus i zarazio 5 drugara ... hahaha)
Prodrmah fasung i bi svetlost!
