Gradio-App für die Vorhersage von Netzwerk-Benefit und Netzwerk-Benefit-Optimierung über eine Auswahl für ein bestimmtes Budget und Generierung/Vorhersage von Benefit des Netzwerk-Fortschritts
Dateninput ist über Inputmasken und csv-Files möglich; Datenoutput ist über csv möglich. Ein Datei-Merge von neu generierten Daten zu den bestehenden Daten ist über lokale und Docker-Ausführung für die Nutzung der Netzwerk-Benefit-Optimierung möglich
Optionale Netzwerk-Graphen-Charts mit Zeit-und Speicherbedarf-Schätzung vorab für Netwerk-, Kunden-, Wettbewerber und Verbindungs-Einfärbung und -gewichtung für den Veranschaulichung des Netzwerk-Benefits
Generierung von entstehenden Netzwerken in veränderbarer Fortschritt-Range, mit konstanten oder (teilweise-)polygon-skalierbaren Parametern (einschließlich Netzwerkgröße), mit optionaler sowie Netzwerk-Generierungs-Sequenz-Animation aus zuvor generierten Animationen der Netzwerke der einzelnen Schritte einer Fortschritt-Range
Generierung und Analyse von Pfaden vom Netzwerk zu Kunden/Wettbewerbern:
Generierung von Netzwerken, Generierung von Clustern zu bestehenden Netzwerken mit Input Eingabemaske, Parameterfile, verschiedene Graphenformate (Adjazenz-Liste und Adjazenz-Matrix) bzw. Dateiformate (json und txt) sowie Transformation in das gewünschte Format
Pfadanalyse des Graphen über die Optionen: Minimal benötigte Knotensprungzahl zum Kunden/Wettbewerber, Durchschnitt benötigte Knotensprünge zum Kunden/Wettbewerber, Kunden-Erreichbarkeits-Wahrscheinlichkeit im Vergleich zur Wettbewerber-Wahrscheinlichkeit
Inputmasken und Ausgabe wahlweise in deutsche oder englischer Sprache
Logging des Userfeedbacks als Reaktion auf den Output als Flagging ist integriert
Das Produkt basiert auf einer Variante eines Netzwerk-Benefit-Modells, das auf einem vereinfachten mathematischen Modell aus Erkenntnissen von Katsamakas, E., Sanchez-Cartas, J.M. Congestion, network effects and platform competition. J Econ Interact Coord 20, 451–475 (2025).; Suleymanova, Irina; Wey, Christian (2011) : Bertrand competition in markets with network effects and switching costs, DICE Discussion Paper, No. 30, Heinrich Heine University Düsseldorf, Düsseldorf Institute for Competition Economics (DICE), Düsseldorf; Network Effects and Valuation Examining the platform-mediated business model of international tech companies in order to test for an exponential association between revenue and user base by Carl Fredrik Falkner Oskar Munck af Rosenschöld May 2021 Bachelor’s Programme in International Business Supervisor: Niklas Lars Hallberg,), basiert, die Quellen wurden über Microsoft Copilot zur Verfügung gestellt
individualisiert für Ihre Firma, Firmenbedarf, Auftragssoftware in Englisch (Deutsch möglich nach Absprache)
Bereitstellung über Download/Mailversand bei individualisierter Applikation nach Absprache (z.B. über eigene Credentials und Account oder gehosted über mich); AGB, Softwarelizenz und Widerspruchsrecht sind als PDF beigefügt
lokal und über Docker deploy ausführbar
Kompatibilität Webapp (getestet): Internetbrowser Google Chrome, Microsoft Edge, Versionsstand
Gradio-App für die Vorhersage von Netzwerk-Benefit und Netzwerk-Benefit-Optimierung über eine Auswahl für ein bestimmtes Budget und Generierung/Vorhersage von Benefit des Netzwerk-Fortschritts
Dateninput ist über Inputmasken und csv-Files möglich; Datenoutput ist über csv möglich. Ein Datei-Merge von neu generierten Daten zu den bestehenden Daten ist über lokale und Docker-Ausführung für die Nutzung der Netzwerk-Benefit-Optimierung möglich
Optionale Netzwerk-Graphen-Charts mit Zeit-und Speicherbedarf-Schätzung vorab für Netwerk-, Kunden-, Wettbewerber und Verbindungs-Einfärbung und -gewichtung für den Veranschaulichung des Netzwerk-Benefits
Generierung von entstehenden Netzwerken in veränderbarer Fortschritt-Range, mit konstanten oder (teilweise-)polygon-skalierbaren Parametern (einschließlich Netzwerkgröße), mit optionaler sowie Netzwerk-Generierungs-Sequenz-Animation aus zuvor generierten Animationen der Netzwerke der einzelnen Schritte einer Fortschritt-Range
Generierung und Analyse von Pfaden vom Netzwerk zu Kunden/Wettbewerbern:
Generierung von Netzwerken, Generierung von Clustern zu bestehenden Netzwerken mit Input Eingabemaske, Parameterfile, verschiedene Graphenformate (Adjazenz-Liste und Adjazenz-Matrix) bzw. Dateiformate (json und txt) sowie Transformation in das gewünschte Format
Pfadanalyse des Graphen über die Optionen: Minimal benötigte Knotensprungzahl zum Kunden/Wettbewerber, Durchschnitt benötigte Knotensprünge zum Kunden/Wettbewerber, Kunden-Erreichbarkeits-Wahrscheinlichkeit im Vergleich zur Wettbewerber-Wahrscheinlichkeit
Inputmasken und Ausgabe wahlweise in deutsche oder englischer Sprache
Logging des Userfeedbacks als Reaktion auf den Output als Flagging ist integriert
Das Produkt basiert auf einer Variante eines Netzwerk-Benefit-Modells, das auf einem vereinfachten mathematischen Modell aus Erkenntnissen von Katsamakas, E., Sanchez-Cartas, J.M. Congestion, network effects and platform competition. J Econ Interact Coord 20, 451–475 (2025).; Suleymanova, Irina; Wey, Christian (2011) : Bertrand competition in markets with network effects and switching costs, DICE Discussion Paper, No. 30, Heinrich Heine University Düsseldorf, Düsseldorf Institute for Competition Economics (DICE), Düsseldorf; Network Effects and Valuation Examining the platform-mediated business model of international tech companies in order to test for an exponential association between revenue and user base by Carl Fredrik Falkner Oskar Munck af Rosenschöld May 2021 Bachelor’s Programme in International Business Supervisor: Niklas Lars Hallberg,), basiert, die Quellen wurden über Microsoft Copilot zur Verfügung gestellt
individualisiert für Ihre Firma, Firmenbedarf, Auftragssoftware in Englisch (Deutsch möglich nach Absprache)
Bereitstellung über Download/Mailversand bei individualisierter Applikation nach Absprache (z.B. über eigene Credentials und Account oder gehosted über mich); AGB, Softwarelizenz und Widerspruchsrecht sind als PDF beigefügt
lokal und über Docker deploy ausführbar
Kompatibilität Webapp (getestet): Internetbrowser Google Chrome, Microsoft Edge, Versionsstand