Ravi Patel
Исследователь данных
В EveryInfra Ravi участвует в проектировании полей SKU и ценовых диапазонов для 1688.
Образование
- Georgia Institute of Technology, бакалавр, промышленная инженерия (2012–2016)
Предыдущие места работы
- Jungle Scout (Остин) — аналитик данных → руководитель направления дата-продуктов (2016–2024)
Статьи: Ravi Patel
- MCP в Qwen Agent: аналитик отзывов на Taobao, JD и Xianyu
Подключите собственный MCP-сервер к агенту Qwen в Model Studio или Qwen-Agent и сравните один товар на Taobao, JD и Xianyu на реальных вызовах и с реальными затратами.
- Альтернатива Amazon-парсеру Apify: измеряем стоимость 1 000 записей поиска, данных о товарах и отзывов
Amazon Product Scraper на Apify стоит $3–$5 за 1 000 записей. Наш поиск обошёлся в $0.054 за 1 000. Отзывы оказались в 8–56 раз дешевле, но отзывы в США упёрлись в стену авторизации.
- Один товар, 9 стран: проверяем, насколько различаются цены между рынками
Мы проверили 3 товара AliExpress в 9 странах (для части товаров в меньшем числе стран), а также eBay, Amazon и Shopee. Цена одного и того же SKU различалась в 1,4–4,6 раза. Рассказываем, как продавать эти данные как продукт.
- Как превратить данные о запасах в продукт для пополнения: от оповещений о дефиците к процессам закупок
Остатки в реальном времени — это больше, чем одно число. В статье разбираем, как сопоставление SKU и вариантов, локации и состояния запасов, данные о продажах и товарах в пути, рекомендации по пополнению, обработка исключений и процессы закупок складываются в работающий продукт.
- Почему мониторинг цен Amazon даёт ложные срабатывания: сначала проверьте идентичность предложения
Парсинг Amazon не сводится к сохранению одной цены. На основе официальных моделей каталога и цен разбираем, как варианты ASIN, продавцы, стоимость доставки, условия акций, наличие и время наблюдения влияют на сравнение цен.