Використання Data Science в ціноутворенні [ru]

Агрегатор вирішує складне завдання — балансування попиту-пропозиції в кожен момент часу в просторі. Крім стандартного тарифу, ціну необхідно підібрати так, щоб користувачеві вона була прийнятною і це замовлення було цікаве для водія. Для цього необхідно враховувати прогнози розміщення замовлень, погоду, пробки та реальний стан пропозиції (водіїв). В Uklon ми вирішуємо ці завдання за допомогою ансамблю ML моделей.

Володимир Андрієнко
Uklon
  • Product owner Data Science в Uklon
  • Фанат роботи з даними, пошуку паттернів поведінки та її аналітики
  • Цікавиться розвитком продуктів та відкриттям нових продуктових ніш
  • Широко застосовує DS як інструмент для розв'язання продуктових задач та оптимізації процесів
Увійти
Або поштою
Увійти
Або поштою
Реєстрація через e-mail
Реєстрація через e-mail
Забули пароль?