Scroll කරන්න
භාවිත අවස්ථාව

ගතික මිල නියම කිරීම

ගතික මිල නියම කිරීම මඟින් වෙළඳපල තත්ත්වයන්, ඉල්ලුමේ නම්‍යතාවය සහ තරඟකාරී ස්ථානගත කිරීම මත පදනම්ව තථ්‍ය කාලීනව මිල ප්‍රශස්ත කිරීමට causal machine learning භාවිතා කරයි. අපගේ ප්‍රවේශය සරල රීති මත පදනම් වූ පද්ධතිවලින් ඔබ්බට ගොස් පාරිභෝගික අංශ හරහා මිල වෙනස්වීම් සහ ඉල්ලුම අතර සැබෑ හේතුඵල සම්බන්ධතා හඳුනා ගනී.

සංකීර්ණ ව්‍යාපාරික අභියෝග විසඳීම සඳහා අපිCausal Machine Learningභාවිතා කරමු.

උපකරණ විචල්‍ය විශ්ලේෂණය සහ double machine learning ඇතුළු උසස් ආර්ථික විද්‍යාත්මක ක්‍රම භාවිතා කරමින්, අපි සෘතුමයභාවය, ප්‍රවර්ධන ක්‍රියාකාරකම් සහ තරඟකරුවන්ගේ පියවර වැනි සාධක සැලකිල්ලට ගනිමින් නිවැරදි මිල නම්‍යතා සංගුණක ඇස්තමේන්තු කරමු. මෙය ඔබගේ මිලකරණ උපායමාර්ගය ව්‍යාජ සහසම්බන්ධතා මත නොව හේතුඵල සාක්ෂි මත පදනම් වී ඇති බව සහතික කරයි. අපගේ ක්‍රමවේදය [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) හි මූලික වැඩකටයුතු මත ගොඩනගා ඇත.

ප්‍රතිඵලය වන්නේ වැඩිදියුණු කළ ලාභ ආන්තිකය සමඟ මැනිය හැකි ආදායම් වර්ධනයකි. ඊ-වාණිජ්‍යය වේදිකා අංශය අනුව මිල සංවේදීතාව කළමනාකරණය කරන අතරම පරිවර්තන අනුපාත ප්‍රශස්ත කරයි. රයිඩ්-ෂෙයාරිං සහ ප්‍රවාහන සේවා සඳහා, තථ්‍ය කාලීන මිලකරණය සැපයුම් ධාරිතාව සමඟ ඉල්ලුම සමතුලිත කරයි, පොරොත්තු කාලය සහ රියදුරු භාවිතයේ හිඩැස් අඩු කරයි.

අපගේ වේදිකාව ඔබගේ මිලකරණ එන්ජිමට කෙලින්ම ඒකාබද්ධ වන අතර, වෙළඳපල තත්ත්වයන් පරිණාමය වන විට අඛණ්ඩ ඉගෙනීම සමඟ නිෂ්පාදන දහස් ගණනක් පුරා මිලි තත්පර මට්ටමේ තීරණ ගැනීමට ඉඩ සලසයි.

සම්පත්

Additional Resources

අපගේක්‍රමවේදය

01

දත්ත සංශ්ලේෂණය

විස්තීර්ණ විශ්ලේෂණ පදනමක් ගොඩනැගීම සඳහා අපි ඔබගේ පවතින දත්ත මූලාශ්‍ර ඒකාබද්ධ කරමු.

02

හේතුඵල විශ්ලේෂණය

සැබෑ හේතු සහ බලපෑම් සම්බන්ධතා හඳුනා ගැනීම සඳහා Double Machine Learning භාවිතා කිරීම.

03

උපායමාර්ගික අනුකරණය (Simulation)

ඔබගේ තීරණවල බලපෑම පුරෝකථනය කිරීම සඳහා විවිධ අවස්ථා ආකෘතිගත කරන්න.

04

මෙහෙයුම් පරිමාණය

ඔබගේ පවතින පද්ධති සමඟ ඒකාබද්ධ වන නිෂ්පාදනයට සූදානම් ආකෘති ස්ථාපනය කරන්න.

ප්‍රවීණත්වය යනු කුමක් සිදුවේද යන්න අනාවැකි කීමේ සිට එය එසේ විය යුත්තේ මන්දැයි තේරුම් ගැනීම දක්වා වන සංක්‍රාන්තියයි.

කර්මාන්ත නායකයින්ගේ විශ්වාසය දිනූ