Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании Uzum, Геоинформационные сервисы, Машинное обучение, Разработка под e-commerce, Искусственный интеллект

Чтобы пункт выдачи заказов хорошо работал, надо учесть сразу несколько факторов: сколько людей живёт рядом, траффик, где уже работают другие ПВЗ и какую часть их заказов заберёт новая точка. Оценить всё это нужно до открытия — в нашем случае за 50 дней

Почти каждая статья про выбор локации начинается одинаково: берём слой населения по домам, накладываем сетку, считаем плотность спроса. Дальше — модель Хаффа, изохроны, красивая карта.

Но это отлично работает, когда у вас на входе заведомо достоверные и чистые данные. По стране мы используем данные коммерческого поставщика, а для Ташкента построили собственный слой населения по зданиям. Сравнение двух источников показало: в 13% гексагонов Ташкента с жилой застройкой население у поставщика отсутствовало или было равно нулю. По нашей оценке, в этих гексагонах живёт 12,3% горожан.

При поиске мест для новых ПВЗ мы оставляли только гексагоны с населением больше нуля. Из-за пропусков в данных целые жилые кварталы выпадали из списка кандидатов ещё до запуска модели. Для них прогноз заказов вообще не рассчитывался.

Привет, Хабр! Меня зовут Артем Воронов, я Machine Learning Engineer в Uzum Market. Мы развиваем сеть пунктов выдачи заказов. Пока точек мало, места ещё можно выбирать по опыту и интуиции. С ростом сети нужен воспроизводимый способ сравнивать локации и оценивать, сколько новых ПВЗ действительно требуется.

В статье разберем:

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro