Transcendence is ERU
الفوضى هي صورة من النظام تخضع للمعادلات اللاخطية
سلام عليكم..نتابعو الجزء الثالث و في هذا الجزء من دراسة رح إيرو يديك لنقطة أعمق..وكيما نقولو للعملاء تاعنا في سيرفيس..رح نهدرو ماث..فيزيك..برمجة...ال bla..bla..bla..
رح نخلوها لناس جناحها ضعيف و منقارها ما يجرحش..يديرو الحس فقط..المهم
الفراكتال؟..بزاف بزاف بعثولي واش هو الفراكتال؟ الفراكتالية هي كلش..
ضرك السؤال تاعنا : خلاص عرفت واش نستهدف عرفت التسعير الخ الخ..علاه رح نحتاج البصمة الفراكتالية ؟! خليني نبدا نبيع...ننننن مزال ..قلتلكم في الحرب لازم أمة كاملة تشترك في الحرب و في الحالة هذي لازم كل معارف تاعك تشترك باه تحقق النصر بإذن الله ولي في الحالة هادي : دير دراهم..
علاش «البصمة الفراكتالية» قوية وتعاونّا نهربوا من نمط المنافسين؟
كل لاعب/موزّع في السوق يترك «أثرًا مكانيًا–زمانيًا» في البيانات: نقاط توزيع، كثافات المبيعات في أسواق الجملة، أوقات الذروة عند محطات معيّنة، تغيّرات المخزون. هذي الآثار ما تكونش عشوائية للأنو عندها بنية متعددة المقاييس تشبه أنماط ماندلبورت: تكرارات محلية، تكتلات إقليمية، وتباينات على مستوى الأحياء. و هذا شي يبان فوضوي لكنه في الحقيقة منظم للأنو الفوضى صورة من النظام لي عندها سلوكات تخضع للمعادلات اللا خطية و هنا البصمة الفراكتالية (Fractal Fingerprint) تقيس هذا البُعد الهيكلي عبر تقنية تضاعف متدرِّج (multiplicative cascade) ثم قياس البعد الفراكتالي (box-counting أو أخرى) و الناتج رح يعبّر عن قدرة اللاعب على الامتداد والانتشار عبر مقاييس مختلفة: قيمة أعلى = شبكة توزيع أكثر تعقيداً وقدرة مناورة مكانية أكبر.
لما نعرف بصمة كل منافس، نقدر نميّز «طبعهم» المميّز في الخريطة: مثلاً منافس A يترك أثرًا مركزيًا قويًا يحتوي على أسواق جملة و صالات رياضية، ومنافس B يترك أثرًا منتشر بين المناطق الجامعية٫ هذي الإشارات نلقاوها في بياناتنا وتستعمل كـ signatures. و مش هذا فقط, رح نقدرو نعرفو من أثار التدفق كيفاه تم تسويق المنتج و على واش ركزو المنافسين تاعنا, مثال بسيط: إيرو رح يمدلك خريطة حرارية للفراكتال تاع منافس يبيع ب 2600دج و شفنا أن أغلب المشترين من فئة عمرية تتراوح بين ال 19- 27 في ولايات معينة /إيرو عنده قدرة يسكرابي (سحب بيانات) أي معلومة من أي متجر..تعليقات في الصفحة الخاصة بالمنافس الخ/ يعني المنافس يركز على الشباب و على القيمة السعرية و هذا شي عبر نظرية الألعاب يخلينا نعرفو كيفاه نافسوه للأنو رح نستخرجو نسبة تحقق كل إستراتيجية ممكنة راه يجسد فيها, من قيمة الشباب رح يكون إحتمال 6/10 أنهم طلاب جامعيين و 3/10 عمال أحرار و 4/10 عمال في قطاع الخدمات و هذه نسبة بذات قادرة تكون أقل للأنو إيرو رح يعمل خوارزمية محاكات للأماكن الإدارية في القطاع الخدماتي و يحدد توقيت الغداء و يربط نسبة إحتمال وجود إنسان يحتاج منتج لانش- بوكس مع الخريطة العمرانية ببرنامج خاص بالجرد الجغرافي / هادا حكايتو حكاية و هايل بزاف إذا عرفت كيفاه تستقرئ البيانات/ إذا كانت متوفرة مطاعم – أماكن الأكل الخفيف مقاهي الخ, رح تقل نسبة العمال لي يفكر أنو يجيب أكل من داره, و نقدرو عبر سحب المعلومات نتوقعو إذا الشخص متزوج/ في الدول الأجنبية إيرو يقدر يجبد حتى بشكون متزوج/ إذا كان فرضية مكررة ب مئة مليار طلقة انو المتوسط هو 27-28 عام للزواج فهنا النسبة تقل للأنو نسبة أنو الزوجة تنوض صباح توجدلك فطورك باه تديه معاك في لانش بوكس راها 2/10 و هذا شي يخلينا نتأكدو أن من الأحسن نتجنبو إستهداف قطاع الخدماتي ونركزو بشكل تام على فئة: الطلبة الجامعيين و الجنود و الرياضيين و العمال الأحرار - حرفيين الخ-/ و في هذا عندك نقطة إضافة كبيرة / تزيد منتج لي هو عبارة عن تارموس وترفع السعر بحيث نسبة الفائدة في المنتج المضاف لا تتجاوز العشرين بالمئة/. بعدها نصنعو نموذج عكسي بحيث (Inverse model): نفترض نموذج منطقي يربط بين (أ) المتغيرات المرصودة: كثافة المبيعات مكانياً/زمانياً، (ب) المعاملات غير المرصودة: جاذبية المنتج لدى المستهلك، هامش الربح، وتكتيكات التوزيع.بدلاً من محاولة «قراءة» حسابات منافس أو اختراق نظامه، نحسب احتماليات المعاليم التي تجعلّ النموذج يُعيد إنتاج الأنماط المرصودة بأكبر دقةهذا يسمى تعظيم الاحتمال (MLE/Bayesian inference). ثم نستعمل خوارزميات عكسية متقدمة EM algorithm Bayesian hierarchical models، أو inverse optimization راها كلّها طرق معيارية تُعطي توزيعات احتمالية للمنافس. نقيّم النتائج عبر محاكاة Monte Carlo: نولّد سيناريوهات بعشرات آلاف العيّنات حتى لملايير العينات ونرى أي مجموعة من المعلمات تُعيد إنتاج الإشارات الحقيقية بأفضل شكل. بهذا نتحصّلوا على تقدير احترازي لحصص الربح لكل منافس مع فترات ثقة.
وكيما نقول و بفضل الله و توفيقه :
Transcendence is ERU