Как в беседе в вк сделать опрос: Опросы в ВК — как создать + ТОП-6 идей

Как сделать интеллектуального чат-бота для проведения опросов/интервью / Хабр

В современном мире всё большую популярность приобретает методика под названием customer development для тестирования идей и гипотез о будущем продукте. Методику придумал «крёстный отец Кремниевой долины» Стив Бланк.
Одним из числа сильных инструментов в «разработке клиентов» является интервью, когда вы можете побеседовать с респондентом. Однако им не всегда можно воспользоваться ввиду разных причин, которые условно можно свести к объёму бюджета и имеющемуся времени. Но во многих ситуациях можно воспользоваться опросом. Причём опросом, который можно автоматизировать за счёт применения чат-бота и нейронной сети для определения смысла слов, которые написал респондент в ответ на заданный вопрос.

В этой статье сконцентрируюсь на алгоритме работы чат-бота для проведения опроса. Как сделать чат-бота для VK писал в отдельной статье на Хабре. Использовал: Python, MySQL, API VK и готовую нейросеть от RusVectores.

Статья будет полезна для тех, кто только начинает погружаться в тему и хотел бы получить информацию, изложенную в более простой, упрощённой форме.

Дисклеймер. Не претендую на академическую точность изложения, говорю лишь о том, что удалось понять на текущий момент по итогу изучения различных материалов. Не рекламирую какие-либо технологии и сервисы.

Содержание

• Нейросеть для понимания смысла текста, вводимого пользователем

• База данных для хранения вопросов интервью

• Описание алгоритма работы чат-бота

Нейросеть для понимания смысла текста, вводимого пользователем

Сделать бота, который распознаёт только ключевые слова в фразе пользователя — не очень жизненно. Проверку всех ключевых слов можно постараться прописать в коде, но это трудоёмко и негибко. Поэтому стоит воспользоваться возможностями нейросетей для определения смысла введённых пользователем слов.

В данном решении была использована готовая нейросеть от сервиса RusVectores, обученная на корпусе НКРЯ с использованием алгоритма word2vec CBOW с длиной вектора 300.

НКРЯ – это совокупность русскоязычных текстов, Национальный Корпус Русского Языка в полном объёме. Содержит 270 миллионов слов, объём словаря 189 193 слова.

Word2vec CBOW — алгоритм, благодаря которому слово на естественном языке представляется в виде числового вектора. Т.е. определяет «координату» слова в «смысловом пространстве». CBOW – это аббревиатура Continuous Bag of Words. Она обозначает алгоритм, который есть в word2vec. Данный алгоритм называют моделью «мешка слов», он предсказывает слово по контексту. Ещё один алгоритм в word2vec — Skip-gram предсказывает контекст по слову.

С помощью данных алгоритмов генерируют близкие по смыслу слова при запросе в поисковой системе, сравнивают документы по смыслу, определяют смысловую близость слов и предложений.

Более подробно о word2vec можно почитать в статье «Немного про word2vec: полезная теория».

О векторном представлении слов (эмбеддинге) хорошо и с примерами описано в статье «Что такое эмбеддинги и как они помогают машинам понимать тексты».

Представление слова в виде вектора позволяет оценивать его смысловую близость с другими словами, так же представленными в виде вектора. Для оценки близости слов можно вычислить косинус угла между их векторами. Чем ближе к 1 будет косинус угла между векторами слов, тем они ближе по смыслу. Единице будет соответствовать косинус угла 0 градусов, т. е. когда векторы слов совпадают.

Чтобы создать такой набор векторов почти для 200 000 слов и постоянно иметь к ним доступ, нужно располагать вычислительными мощностями. Т.к. у меня таких мощностей нет, я воспользовался доступным онлайн сервисом RusVectores.

База данных для хранения вопросов

Для проведения опроса я подготовил табличку с вопросами и разместил её в базе данных MySQL. Как видно из рисунка ниже, вопросы имеют ответвления, похожие на древовидную структуру или структуру графа.

Структура вопросов

В базе данных таблица с вопросами выглядит так (фрагмент):

Фрагмент таблицы в БД с вопросами

Поле question_num служит для того, чтобы определить порядок вопросов и ответвления. Это путь от корневого элемента дерева вопросов до листового, разделённый точкой.

Описание алгоритма работы чат-бота

Начало опроса

По договорённости с пользователем он заходит на страницу сообщества в ВК и инициирует диалог, нажав кнопку «Сообщение».

Бот здоровается и спрашивает разрешения начать опрос. Текст приветствия задавал в разделе «Управление»→ «Сообщения» на странице сообщества в ВК.

Если пользователь ответил что-то близкое по смыслу со словом «да», то бот начинает задавать вопросы. Как определить, что пользователь одобрил старт интервью? Для этого как раз нужна нейросеть, чтобы определить смысловую близость введённых пользователем слов к словам: да, можем, можно, начинай, ок. Для этого воспользуемся API сервиса RusVectores.

Далее приведён код функции, которая определяет начинать интервью или нет. Если интервью уже было начато, то функция определяет какой вопрос задать следующим.

фрагменты кода из bot_methods. py

модуля, в котором реализованы все методы бота

def _identify_phrase(user_id, user_message):
    """
    identify start question or greeting
    return number of phrase in database
    """
    # identification variable, on start set "I don't know"
    identi = 'I dont know'
    # find in database current position in conversation between user and chatbot
    identi = get_current_position_in_conversation(user_id)
    if identi != 'err':
        # if the conversation has just begun
        if identi == '0':
            # define greetings
            similarity = _get_similarity(user_message, u'привет здравствуйте добрый')
            if similarity > 0.5:
                identi = "greetings"
            else:
                # define start interview or not
                identi = _start_or_not(user_message)
        # if the conversation continues
        elif identi == '1':
            # define start interview or not
            identi = _start_or_not(user_message)
        else:
            pass
            
    return identi

Вначале определим возможность начать опрос исходя из ответа пользователя с помощью метода _start_or_not():

def _start_or_not(user_message):
    """
    define <identi>: start or don't start interview
    """
    if user_message != 'старт' or user_message != 'Старт':
        _identi = 'I dont know'
        # define if user agree to start interview
        start = _get_similarity(user_message, u'да можем можно начинай ок')
        # define if user don't agree to start interview
        later = _get_similarity(user_message, u'нет позже потом завтра')
        if start > later and start > 0. 15:
            _identi = 'start'
        elif later > start and later > 0.15:
            _identi = 'later'
    else:
        _identi = "start"
    return _identi

Если пользователь решил сначала поприветствовать бота, то нужно понять это и поприветствовать в ответ. Для этого проверим на смысловую близость сообщения от пользователя со словами приветствия с помощью метода

_get_similarity(). Данный метод будет использоваться и далее для определения смысловой близости сообщений пользователя.

def _get_similarity(text1, text2):
    """
    Function return similarity between text1 and text2
    text1 - user message
    text2 - key words
    """
    text1.strip()  # delete empty space on start and end of string
    text2.strip()
    text1_words = text1.split(' ')
    text2_words = text2.split(' ')
    similarity = 0.0 # init variable
    try:
        for word1 in text1_words:
            if word1 != '':
                for word2 in text2_words:
                    if word2 != '':
                        # prepare url for request to API rusvectores. org
                        # url example https://rusvectores.org/ruscorpora_upos_cbow_300_20_2019/дело__папка/api/similarity/
                        url = '/'.join(['https://rusvectores.org/ruscorpora_upos_cbow_300_20_2019', 
                                        word1 + '__' + word2, 'api', 'similarity/'])
                        # GET request to API rusvectores.org
                        r = requests.get(url, stream=True)
                        # sum similarity of couple of words
                        similarity = similarity + float(r.text.split('\t')[0])
    except Exception as e:
        log_exception = str(e)
    # average similarity
    similarity = similarity/len(text2_words)
    # return similarity between text1 and text2
    return similarity

Переменная similarity содержит числовое обозначение смысловой близость фраз text1 и text2. Чем ближе similarity к 1, тем ближе фразы по смыслу.

Метод _identify_phrase() используется для обработки всех фраз, которые пользователь пишет в чат.

Поэтому необходимо заложить в него логику проверки как начального этапа — приветствие и старт интервью, так и последующее движение по вопросам. Для этого необходимо определять на каком вопросе и на какой развилке находится диалог. Текущую позицию в беседе определяем с помощью метода get_current_position_in_conversation()

фрагмент кода из mysqldb_methods.py
_{модуля, в котором реализованы все методы для работы с MySQL базой данных}

def get_current_position_in_conversation(user_id):
    """
    find in database current position in conversation between user and chatbot
    using in bot_methods.py
    """
    try:
        conn = MySQLdb.connect(host=HOST, user=USER, passwd=PASSWORD, 
                               db=DATABASE, charset='utf8', init_command='SET NAMES UTF8')
        cursor = conn.cursor()
        query = "SELECT `question_num` FROM `conversations` WHERE `user_id`=%(user_id)s LIMIT 1"
        cursor.execute(query, {'user_id': user_id})
        result = cursor.
  fetchone()
        if result is None:
            identi = '0'
        else:
            identi = result[0]
        conn.close()
    except Exception as e:
        identi = 'err'
    
    return identi

Таким образом мы обрабатываем три сценария взаимодействия с чат-ботом:
— старт опроса (понимаем согласен пользователь начать опрос или нет с помощью функции _start_or_not()),
— обмен приветствиями, если пользователь поздоровался (понимаем по смысловой близости к словам приветствия с помощью функции _get_similarity());
— движение по структуре вопросов с помощью функции get_current_position_in_conversation() для определения текущего положения в структуре вопросов.

Давайте рассмотрим движение по структуре вопросов более подробно.

Стоп-слова

Одним из важных моментов является удаление «стоп-слов», т.е. слов, которые можно с лёгкостью удалить из предложения и при этом его смысл не потеряется. Вот набор стоп-слов, которые я использовал в данном проекте:

stop_words = [
u'а',
u'большой',u'бы',u'быть',
u'в',u'весь',u'вот',u'всей',u'вы',
u'говорить',u'год',
u'для',u'до',
u'еще',u'если',
u'же',
u'знать',
u'и',u'из',u'или',
u'к',u'как',u'который',
u'мочь',u'мы',u'мне',
u'на',u'наш',u'него',u'нее',u'них',u'но',
u'о',u'один',u'она',u'они',u'оно',u'оный',u'от',u'ото',
u'по',
u'с',u'свой',u'себя',u'сказать',
u'та',u'такой',u'такое',u'только',u'тот',u'ты',u'то',
u'у',
u'что',
u'это',u'этот',
u'я'
]
stop_characters = [u'. ',u',',u' - ',u'- ',u' -',u':',u';',u'?',u'№',u'!',u'_',u'(',
u')',u'=',u'+',u"#",u'$',u'@',u'%',u'*',u'   ',u'<',u'>','1','2','3','4','5','6',
'7','8','9','0']

С помощью метода _clear_text() очищаю предложение от стоп-слов:

Движение по структуре вопросов

Для определения в каком направлении опроса двигаться исходя из ответов респондента воспользуемся функцией _define_conversation_way():

def _define_conversation_way(user_message, identi):
    """
    define in which way we are goin to?
    """
    # all questions, unless № 3 has two ways: 'yes' (positive) or 'no' (negative)
    if identi != '3' and identi != '6':
        yes = _get_similarity(user_message, u'да заказывал просить')
        no = _get_similarity(user_message, u'нет никогда')
    elif identi == '6':
        # the question number 6 has different ways: 'delivery' or 'self-delivery'
        yes = _get_similarity(user_message, u'заказываю доставку')
        no = _get_similarity(user_message, u'еду сам ищу аналог')
    elif identi == '3':
        # the question number 3 has different ways: 'from store' or 'delivery'
        yes = _get_similarity(user_message, u'магазин сам')
        no = _get_similarity(user_message, u'доставка почта все перечисленное курьер дом')
    if yes > no and yes > 0.  15:
        _way = 'yes'
    elif no > yes and no > 0.15:
        _way = 'no'
    else:
        _way = 'I dont know'
    return _way

Для удобства использования я сгруппировал всю логику по определению того что бот должен ответить в функцию _get_bot_answer(). Для удобства восприятия приведу ниже не только данный метод, а модуль с методами бота в целом:

bot_methods.py
_{полный код модуля, в котором реализованы все методы бота}

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Bot methods.
Realizes all what bot can do.
"3. Использование API сервиса RusVectores"
https://github.com/akutuzov/webvectors/blob/master/preprocessing/rusvectores_tutorial.ipynb
"""
import re  # for work with regular expressions
import requests  # for using HTTP requests
from bot_config import stop_words
from bot_config import stop_characters
from mysqldb_methods import get_current_position_in_conversation
from mysqldb_methods import get_question_from_DB
from mysqldb_methods import write_current_question_number_for_user
def get_bot_answer(user_id, user_message):
    """
    using in views.
  py
    make answer to user
    """
    answer = ''
    # delete stop-words and punctuation characters in sentence
    user_message = _clear_text(user_message)
    # identify what to do: start or continue conversation
    identi = _identify_phrase(user_id, user_message)
    if identi == 'greetings':
        answer = get_question_from_DB('1')
        write_current_question_number_for_user(user_id, '1')
    elif identi == 'start':
        answer = get_question_from_DB('2')
        write_current_question_number_for_user(user_id, '2')
    elif identi == 'later':
        answer = "Когда у вас будет возможность пройти интервью напишите мне 'старт'."
    elif identi == 'I dont know':
        answer = "Я не совсем вас понимаю...\nУточните, пожалуйста."
    elif identi == 'end':
        answer = "Спасибо за ваше участие в интервью!"
    else:
        # if top-level question: 1, 2 or 3 etc.
        if len(identi) == 1:
            # define in which way we are goin to?
            way = _define_conversation_way(user_message, identi)
            if way == 'yes' or way == 'no':
                if way == 'yes':
                    # going to positive way
                    question_num = '.  '.join([identi,'1','1'])
                if way == 'no':
                    # going to negative way
                    question_num = '.'.join([identi,'2','1'])
                answer = get_question_from_DB(question_num)
                if answer != 'None':
                    write_current_question_number_for_user(user_id, question_num)
                else:
                    question_num = str(int(identi) + 1)
                    answer = get_question_from_DB(question_num)
                    write_current_question_number_for_user(user_id, question_num)
            else:
                # if way='I dont know'
                answer = "Я не совсем вас понимаю...\nУточните, пожалуйста."
        else:
            # if subquestion: e.g. identi=2.1.1 or 3.2.2 etc.
            identi_numbers = identi.split('.')
            next_num = str(int(identi_numbers[2]) + 1)
            question_num = '.'.join([identi_numbers[0],identi_numbers[1],next_num])
            answer = get_question_from_DB(question_num)
            # if we get end of subquestions in this top-level-question
            if answer == 'None':
                # going to the next top-level question
                question_num = str(int(identi_numbers[0]) + 1)
                # checking that the question is the last
                if _is_the_last_question(question_num):
                    answer = get_question_from_DB(question_num)
                    question_num = 'end'
                else:
                    # is not the last question
                    answer = get_question_from_DB(question_num)
            
            write_current_question_number_for_user(user_id, question_num)
        
    return answer
def _is_the_last_question(question_num):
    """
    define is the last question?
    by the condition (len(identi) == 1) of the function "get_bot_answer"
    question_num has lenght 1
    """
    is_the_last = True
    question_num = str(int(question_num) + 1)
    question = get_question_from_DB(question_num)
    if question != 'None':
        is_the_last = False
    return is_the_last
def _define_conversation_way(user_message, identi):
    """
    define in which way we are goin to?
    """
    # all questions, unless № 3 has two ways: 'yes' (positive) or 'no' (negative)
    if identi != '3' and identi != '6':
        yes = _get_similarity(user_message, u'да заказывал просить')
        no = _get_similarity(user_message, u'нет никогда')
    elif identi == '6':
        # the question number 6 has different ways: 'delivery' or 'self-delivery'
        yes = _get_similarity(user_message, u'заказываю доставку')
        no = _get_similarity(user_message, u'еду сам ищу аналог')
    elif identi == '3':
        # the question number 3 has different ways: 'from store' or 'delivery'
        yes = _get_similarity(user_message, u'магазин сам')
        no = _get_similarity(user_message, u'доставка почта все перечисленное курьер дом')
    if yes > no and yes > 0. 15:
        _way = 'yes'
    elif no > yes and no > 0.15:
        _way = 'no'
    else:
        _way = 'I dont know'
    return _way
def _identify_phrase(user_id, user_message):
    """
    identify start question or greeting
    return number of phrase in database
    """
    # identification variable, on start set "I don't know"
    identi = 'I dont know'
    # find in database current position in conversation between user and chatbot
    identi = get_current_position_in_conversation(user_id)
    if identi != 'err':
        # if the conversation has just begun
        if identi == '0':
            # define greetings
            similarity = _get_similarity(user_message, u'привет здравствуйте добрый')
            if similarity > 0.5:
                identi = "greetings"
            else:
                # define start interview or not
                identi = _start_or_not(user_message)
        # if the conversation continues
        elif identi == '1':
            # define start interview or not
            identi = _start_or_not(user_message)
        else:
            pass
            
    return identi
def _start_or_not(user_message):
    """
    define <identi>: start or don't start interview
    """
    if user_message != 'старт' or user_message != 'Старт':
        _identi = 'I dont know'
        # define if user agree to start interview
        start = _get_similarity(user_message, u'да можем можно начинай ок')
        # define if user don't agree to start interview
        later = _get_similarity(user_message, u'нет позже потом завтра')
        if start > later and start > 0. 15:
            _identi = 'start'
        elif later > start and later > 0.15:
            _identi = 'later'
    else:
        _identi = "start"
    return _identi
def _clear_text(sentence):
    """
    delete stop-words and punctuation characters in sentence
    """
    try:
        # sentence to low-case
        sentence = sentence.lower()
        # delete stop-characters
        for char in stop_characters:
            sentence = sentence.replace(char, '')
        # delete stop-words
        words_of_sentence = sentence.split(' ')
        result = ''
        for word in words_of_sentence:
            if word not in stop_words:
                result = result + ' ' + word
    except Exception as e:
        result = str(e)
    return result
def _get_similarity(text1, text2):
    """
    Function return similarity between text1 and text2
    :param text1: user message
    :param text2: key words
    """
    text1.strip()  # delete empty space on start and end of string
    text2.strip()
    text1_words = text1. split(' ')
    text2_words = text2.split(' ')
    similarity = 0.0 # init variable
    try:
        for word1 in text1_words:
            if word1 != '':
                for word2 in text2_words:
                    if word2 != '':
                        # prepare url for request to API rusvectores.org
                        # url example http://rusvectores.org/araneum_none_fasttextcbow_300_5_2018/дело__папка/api/similarity/
                        url = '/'.join(['http://rusvectores.org/araneum_none_fasttextcbow_300_5_2018', 
                                        word1 + '__' + word2, 'api', 'similarity/'])
                        # GET request to API rusvectores.org
                        r = requests.get(url, stream=True)
                        # sum similarity of couple of words
                        similarity = similarity + float(r.text.split('\t')[0])
    except Exception as e:
        log_exception = str(e)
    # average similarity
    similarity = similarity/len(text2_words)
    # return similarity between text1 and text2
    return similarity

Как видно из кода, с помощью метода write_current_question_number_for_user() бот сохраняет в базу данных текущую позицию в диалоге с пользователем. Это необходимо для того, чтобы бот понимал какой следующий вопрос нужно задать респонденту.
Функция get_question_from_DB() возвращает текст вопроса из базы данных для того, чтобы бот задал его в чате.

Для удобства приведу полный код модуля с методами для работы с базой данных:

mysqldb_methods.py
_{полный код модуля, в котором реализованы все методы для работы с MySQL базой данных}

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Methods for work with MySQL database.
"""
import MySQLdb  # before using it do in ssh: pip install mysqlclient
""" 
import configuration variables for connect to MySQL database:
"""
from mysqldb_config import HOST
from mysqldb_config import USER
from mysqldb_config import PASSWORD
from mysqldb_config import DATABASE
def write_current_question_number_for_user(user_id, question_num):
    """
    write question number to database for this user
    """
    try:
        conn = MySQLdb.connect(host=HOST, user=USER, passwd=PASSWORD, 
                               db=DATABASE, charset='utf8', init_command='SET NAMES UTF8')
        cursor = conn. cursor()
        if question_num == '2':
            query = (
                "INSERT INTO `conversations`(`user_id`, `question_num`) "
                "VALUES (%s, %s)"
            )
            data = (user_id, question_num)
        else:
            query = (
                "UPDATE `conversations` "
                "SET `question_num`=%s "
                "WHERE `user_id`=%s "
            )
            data = (question_num, user_id)
        cursor.execute(query,data)
        conn.commit()  # commit transaction
        conn.close()
    except Exception as e:
        exception = str(e)
def get_current_position_in_conversation(user_id):
    """
    find in database current position in conversation between user and chatbot
    using in bot_methods.py
    """
    try:
        conn = MySQLdb.connect(host=HOST, user=USER, passwd=PASSWORD, 
                               db=DATABASE, charset='utf8', init_command='SET NAMES UTF8')
        cursor = conn.cursor()
        query = "SELECT `question_num` FROM `conversations` WHERE `user_id`=%(user_id)s LIMIT 1"
        cursor. execute(query, {'user_id': user_id})
        result = cursor.fetchone()
        if result is None:
            identi = '0'
        else:
            identi = result[0]
        conn.close()
    except Exception as e:
        identi = 'err'
    
    return identi
def get_question_from_DB(question_num):
    """
    return question text from database
    """
    try:
        conn = MySQLdb.connect(host=HOST, user=USER, passwd=PASSWORD, 
                               db=DATABASE, charset='utf8', init_command='SET NAMES UTF8')
        cursor = conn.cursor()
        query = "SELECT `question_text` FROM `questions` WHERE `question_num`=%(num)s LIMIT 1"
        cursor.execute(query, {'num': question_num})
        result = cursor.fetchone()
        if result is not None:
            question_text = result[0]
        else:
            question_text = "None"
        conn.close()
    except Exception as e:
        question_text = str(e)
    
    return question_text

Теперь для полноты картины приведу код скрипта, который резюмирует всю логику работы чат-бота.

скрипт views.py
_{«точка входа» для приёма сообщений пользователя и отправки ответов бота в чат}

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
import json
import threading  # for async executing tasks with VK API
import vk  # vk is library from VK
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
from bot_config import *  # import token, confirmation_token and over constants from bot_config.py
from bot_methods import get_bot_answer
@csrf_exempt  # exempt index() function from built-in Django protection
def index(request):  # requested url
    if (request.method == "POST"):
        data = json.loads(request.body)  # take POST request from auto-generated variable <request.body> in json format
        if (data['secret'] == secret_key):  # if json request contain secret key and it's equal my secret key
            if (data['type'] == 'confirmation'):  # if VK server request confirmation
                """
                For confirmation my server (webhook) it must return
                confirmation token, which issuing in administration web-panel
                your public group in vk. com.
                Using <content_type="text/plain"> in HttpResponse function allows you
                response only plain text, without any format symbols.
                Parameter <status=200> response to VK server as VK want.
                """
                # confirmation_token from bot_config.py
                return HttpResponse(confirmation_token, 
                                    content_type="text/plain", 
                                    status=200)
            if (data['type'] == 'message_new'):  # if VK server send a message
                # t - is new thread to async execute answer_to_message()
                t = threading.Thread(target=_answer_to_message, args=(data,))
                t.start()
                return HttpResponse('ok', content_type="text/plain", status=200)
    else:
        return HttpResponse('see you :)')
# send anser to user message
def _answer_to_message(data):
    session = vk.Session()
    api = vk.API(session, v=5.5)
    user_id = data['object']['user_id']
    user_message = data['object']['body']
    # get bot answer
    answer = get_bot_answer(user_id, user_message)
    # token from bot_config. py
    api.messages.send(access_token = token, user_id = str(user_id), message = answer)

О том как устроена структура файлов приложения, его настройка описывал в подробностях в отдельной статье на Хабре.

Успехов!

Уверен, что для решения изложенной задачи существуют более элегантные решения и подходы. Несмотря на это надеюсь что изложенный материал найдёт своего читателя и будет полезен как в целом, так и в каких-то аспектах.
Желаю всем интересных проектов и успехов в их реализации!

Как добавить вкладку сообщество на ютуб канале и как добавлять запись в сообществе для обсуждения ?

12+

1 год и 8 месяцев назад

Виктор Христов562 подписчика

Когда на ютуб канале появится раздел «сообщество» ? сколько нужно набрать для этого подписчиков ? /описание ниже/ Мой канал на RUTUBE: https://rutube.ru/channel/23488286/ Популярные и полезные видео: 1. РЕГИСТРАЦИЯ И ВХОД В СБЕРБАНК ОНЛАЙН https://youtu.be/XDO1agzcTQY СБЕР 2. ЮMONEY ИДЕНТИФИКАЦИЯ КОШЕЛЬКА https://youtu.be/L-i25qXjv2I 3. РЕГИСТРАЦИЯ НА WEBMONEY: https://youtu.be/flmQf6yIYc8 4. КАК СОЗДАТЬ ЯНДЕКС ПОЧТУ: https://youtu.be/NtOTk1VhwRE 5. РЕГИСТРАЦИЯ КИВИ КОШЕЛЬКА: https://youtu.be/_XXabrsO_As 6. СОЗДАТЬ НОВУЮ ПОЧТУ МАЙЛ РУ: https://youtu.be/ekJhJkUl4GU 7. Как пользоваться плеером ютуб: https://youtu.be/f3_6yc_VRt4 8. ЮMONEY СОЗДАТЬ ЮМАНИ https://youtu.be/c-7lu1fgnQk 9. КАК СОЗДАТЬ СТРАНИЦУ ВКОНТАКТЕ: https://youtu.be/351sZ9SY_24 10. ГЕНЕРАТОР ПАРОЛЕЙ ОНЛАЙН: https://youtu.be/ZNnZQFftFN0 11. Ютуб как оспорить возрастные ограничения: https://youtu.be/u5VsP3fuSkY 12. Ютюб как заменить музыку в видео: https://youtu.be/rzJHJnym4dA Какое количество активных подписчиков, нужно иметь, чтоб подключили раздел сообщество youtube или ранее, оно ещё называлось разделом «обсуждения». Чтоб появилась вкладка сообщество в 2021 году, нужно хоть примерно понимать, как сегодня работает и устроен канал ютуб. Правила youtube, как и его интерфейс и разделы канала изменяется, бывший раздел сообщество и информация о том как добавить вкладку сообщество уже не актуально, сегодня, актуальна информация, как добавить вкладку обсуждения на свой ютуб канал и как получить вкладку сообщество, вот это совсем другой вопрос. Как раз на него в моём видео озвученном на русском языке, и есть ответ. Сколько нужно набрать подписчиков, на своём ютуб канале, чтоб получить на YouTube вкладку сообщество #YouTubeсообщество ? У меня есть ответ, я набрал одну тысячу 1000 подписчиков и ещё ждал примерно одну неделю, затем у меня появился раздел сообщества и в творческой студии ютуба #вкладкасообщество. Как добавить уже в этом 2021 году #вкладкусообщество на свой канал. В этом видео, я объясняю не только как добавить вкладку сообщество на ютуб канале и как на своём канале проводить опросы на ютуб площадке. Просто расскажу как #какдобавитьвкладкуобсуждения и сделать опрос в ютубе в 2021 году. А как делать опросы в ютубе в других форматах, я тоже объясняю в своём видео с пошаговой инструкцией. Как создать, настроить #YouTubeобсуждения и опубликовать youtube опрос, информация в этом видео, а так же как опубликовать в опросах #ютуб сообщества видео и фото формате, а как в сообществе youtube добавить в #опрос изображение, картинку или текст, я вам тоже покажу в моих видео. Так же, на YouTube в разделе сообщества и обсуждения, есть возможность добавить в сообществе гиф анимацию gif с текстом, ещё видео ролик и опрос. Кстати с такими великолепными инструментами, вам не сложно будет понять, как раскрутить канал на youtube не только в 2021 но и в другое время. В общем желаю успехов в продвижении на ютубе, понимания как набрать первую 1000 активных подписчиков, подключить сообщества и как грамотно вести свой ютуб канал ! Поддержать автора: 1. ЮMoney: https://yoomoney.ru/to/410012692573431 2. Qiwi: qiwi.com/n/VICTORHRISTOV #ВикторХристов #ИнтернетПолезный #Обучающиеуроки #ютуб #Видеоуроки #YouTube #сообществаютуб #Ютуб2021 #YouTube2021

Vk Расширение опроса для Joomla

Описание приложения

С помощью виджета опросов вы можете всего за 5 минут создать опрос для посетителей вашего сайта на любую тему. Это позволит вашим посетителям одним щелчком мыши высказать свое мнение и, что не менее важно, моментально поделиться им со своими друзьями, оставив ссылку на него в своем профиле ВКонтакте. Пользователю не нужно будет вводить какую-либо информацию, поэтому статья с опросом может распространиться максимально быстро.

Цена

Начиная с 0 долларов США в месяц.

Продление Ultimate Hours Hours

By Common Ninja

Попробуйте бесплатно!

Приложение Info

Рейтинг

Рецензенты

1 Обзоры

TAGS

Опросы

Разработаны Ext-Joom.com

Общие расширения Ninja

. набор расширений, совместимых с Joomla, и легко встраивайте их в любой веб-сайт, блог, платформу электронной коммерции или конструктор сайтов.

Быстро и просто

Легко найти лучшие расширения Joomla для вас

Лучшие расширения и виджеты Joomla уже не за горами! Исследуйте каталог Common Ninja и найдите лучшие ускорители сайтов Joomla — плагины, расширения, виджеты и многое другое! Какие инструменты продвижения сайта нужны дизайнерам? Просмотрите весь наш каталог виджетов и плагинов сегодня, чтобы узнать!

Галерея

Расширения галереи для Joomla

SEO

Расширения SEO для Joomla

Contact

Contact extensions for Joomla

Forms

Forms extensions for Joomla

Social Feed

Social Feed extensions for Joomla

Social Sharing

Social Sharing extensions for Joomla

Events Calendar

Events Calendar extensions for Joomla

Slideshow

Расширения слайд-шоу для Joomla

Analytics

Расширения Analytics для Joomla

Отзывы

Reviews extensions for Joomla

Comments

Comments extensions for Joomla

Portfolio

Portfolio extensions for Joomla

Maps

Maps extensions for Joomla

Security

Security extensions for Joomla

Translation

Translation extensions for Joomla

Ads

Расширения Ads для Joomla

Video Player

Расширения Video Player для Joomla

Music player

Music player extensions for Joomla

Backup

Backup extensions for Joomla

Privacy

Privacy extensions for Joomla

Optimize

Optimize extensions for Joomla

Chat

Chat extensions for Joomla

Countdown

Расширения обратного отсчета для Joomla

Маркетинг по электронной почте

Расширения для маркетинга по электронной почте для Joomla

Вкладки

Расширения для вкладок для Joomla

Membership

Membership extensions for Joomla

popup

popup extensions for Joomla

SiteMap

SiteMap extensions for Joomla

Payment

Payment extensions for Joomla

Coming soon

Coming soon extensions for Joomla

Ecommerce

Расширения электронной коммерции для Joomla

Отзывы

Расширения отзывов для Joomla

Откройте для себя плагины и приложения для других платформ

Найдите больше приложений для вашей платформы

Другие расширения

Найдите больше

Классные расширения

Чистая приведенная стоимость Модель: VK-2809 — Отчеты об исследованиях рынка и консультации

• Обзор отчета
• Ключевые игроки
• Вопросы-Ответы
• Методология

Обзор

Оценка стоимости лекарств — сложная практика, требующая глубоких знаний о самом лекарстве, рынке в настоящее время и в будущем, знания о притоке и оттоке денежных средств и потенциальных показателях успеха для каждого этапа лечения наркотиками. разработка. Компания GlobalData выполнила всю эту работу за вас, используя свою базу данных Gold Standard Drug Intelligence для создания высокоценных моделей чистой приведенной стоимости для закупок по каждому лекарственному средству.

Модель операционной прибыли препарата

VK-2809 Сведения о препарате

VK-2809 (MB-07811) разрабатывается для лечения гиперхолестеринемии, неалкогольного жирового стеатогепатита (НАСГ), фиброза печени и неалкогольного фиброза болезнь (НАЖБП). Препарат-кандидат выпускается в виде капсул и вводится перорально. Он нацелен на бета-рецептор гормона щитовидной железы (TR-бета). Это пролекарство MB-07344. Препарат-кандидат разработан на основе технологической платформы HepDirect для воздействия на печень. Он также разрабатывался для лечения болезни накопления гликогена типа 1а и Х-сцепленной адренолейкодистрофии.

Покрытие отчета

GlobalData учитывает такие факторы, как патентное право, известные и планируемые процессы утверждения регулирующими органами, денежные потоки, потенциальные применимые пациенты, маржинальность лекарств, расходы компании и расчетные цены. Сочетание этих точек данных с анализом мирового класса GlobalData создает ценные модели, которые компании могут использовать, чтобы помочь в процессах оценки для каждого препарата или компании.

Быстрый просмотр — VK-2809Данные чистой приведенной стоимости
Название лекарства	·        ВК-2809
Административный путь	·        Оральный
Терапевтические зоны	·        Желудочно-кишечный тракт ·        Нарушения обмена веществ ·        Заболевания опорно-двигательного аппарата ·        Генетические расстройства
Ключевые производители	·        Viking Therapeutics Inc (Metabasis Therapeutics Inc)
Статус разработки лекарств	·        Этап II

Причины для покупки

• Лучше понять количественную ценность конкретного лекарства
• Создание или поддержка внутренних моделей NPV для повышения точности
• Понимание ожидаемой прибыли от препарата с учетом прогнозов доходов и затрат с использованием общедоступных и частных наборов данных.

Ключевые игроки

Viking Therapeutics Inc

Часто задаваемые вопросы

Модель NPV GlobalData — это модель премиум-класса, предоставляющая полностью интерактивный инструмент прогнозирования и оценки, основанный на оценках Analyst Consensus, позволяющий пользователям анализировать и настраивать оценки фармацевтических активов, включая лекарства или сегменты. Инструмент предоставляет 17-летние прогнозы лекарств от компаний с прогнозными данными о продажах в фармацевтической отрасли, включая признанные мировые фирмы и новые биотехнологические компании, что позволяет получить доступ к критически важной информации для облегчения принятия стратегических решений в отношении фармацевтических активов.

Модель NPV Модель включает модель прогнозируемого дохода, за которой следуют запатентованная модель истечения срока действия патента, модель операционной прибыли, чистая прибыль (применяется налоговая ставка) и дисконтированный денежный поток (применяются ставки дисконтирования) для получения чистой приведенной стоимости (NPV). для выбранного фармацевтического актива

• Все продажи лекарств и прогнозы в рамках модели NPV рассчитываются в моделях, основанных на нашей собственной компании. В этих моделях прогнозы Analyst Consensus строятся с использованием отчетов брокеров для конкретных компаний для создания прогнозов продаж для каждого препарата и сегмента.
• Продажи и прогнозы не привязаны к показаниям, если препараты одобрены или находятся в разработке для нескольких показаний. См. отчеты Анализа заболеваний GlobalData для получения прогнозов продаж по конкретным показаниям.
• NPV с поправкой на риск используют LoA GlobalData и PTSR для индикации на самой высокой стадии разработки. Пожалуйста, обратитесь к методологии вероятности одобрения для получения более подробной информации об этом контенте.

Методология

• Модель NPV включает в себя 7-летний консенсусный прогноз аналитиков, полученный с помощью инструмента GlobalData Sales and Forecast, и алгоритм динамического трехлетнего исторического средневзвешенного прогноза, прогнозирующий доходы на следующие 10 лет, что дает общий 17-летний прогноз. диапазон для выбранного актива.
• Прогнозы полностью настраиваются с использованием как годовой корректировки темпов роста, так и долгосрочного демпфера темпов роста, который влияет на траекторию выбранного актива. Прогнозируемая дата окончания может быть изменена, чтобы сократить прогнозируемый период актива, если у компании есть ограниченные по времени права интеллектуальной собственности.
• В модели срока годности сроки годности препаратов заранее определены по регионам. Эти даты истечения срока годности для продаваемых препаратов получены из базы данных GlobalData Regulatory Milestones, а для препаратов, находящихся в стадии разработки, используется запатентованная методология GD. К каждому потоку доходов можно применять несколько коэффициентов эрозии, предлагая широкий спектр возможных сценариев.
• Чтобы получить чистую приведенную стоимость выбранного актива, необходимо определить прибыльность препарата путем исключения его затрат. Модель чистой приведенной стоимости имеет предварительно установленные для конкретной компании маржи для себестоимости проданных товаров (COGS), торговых, общих и административных (S, G&A) и других расходов с использованием последних финансовых результатов для этой компании и собственной методологии GlobalData. GlobalData обновляет эти данные о марже ежегодно после завершения финансового года компании.
• После вычета затрат на Лекарство, чтобы получить чистую приведенную стоимость для выбранного актива, необходимо определить чистую прибыль Лекарства, исключив его налоговые расходы на прибыль. Модель NPV имеет предустановленную эффективную налоговую ставку (ETR) для конкретной компании, используя последние финансовые результаты для этой компании. GlobalData обновляет эту налоговую ставку ежегодно после завершения финансового года компании.
• После вычета затрат на лекарство и налогов, чтобы получить чистую приведенную стоимость для выбранного актива, необходимо определить дисконтированный денежный поток лекарства (DCF), используя средневзвешенную стоимость капитала компании (WACC) для учета времени. значение денег. WACC — это процентная ставка, которую компания, как ожидается, будет платить в среднем всем держателям своих ценных бумаг для финансирования своих активов. Ее также называют ставкой дисконтирования, которая используется для определения приведенной стоимости будущих денежных потоков. Модель NPV имеет предварительно установленную ставку WACC, используя последние финансовые результаты для этой компании. GlobalData обновляет эту ставку WAAC ежегодно после завершения 9 финансового года компании.0185
• NPV с поправкой на риск включает вероятность того, что лекарство не будет одобрено и, следовательно, не принесет никаких доходов и не понесет затрат, связанных с производством коммерческого продукта (COGS), расходов на продажу (SG&A) и других расходов, связанных с продаваемым лекарством. Таким образом, процент вероятности одобрения умножается на доход от лекарств и все расходы, связанные с продажей.

купить сейчас

Добавить в корзину

Валюта долларов США

Одинокий

500 долларов

Может использоваться только индивидуальным покупателем

Самый популярный

Многопользовательские

750 долларов

Может совместно использоваться неограниченным количеством пользователей в пределах одного корпоративного местоположения, например. региональный офис

Предприятие

1000 долларов

Может совместно использоваться по всему миру неограниченным количеством пользователей внутри закупочной корпорации, например. все сотрудники одной компании

[email protected]
Тел.: +44 (0) 20 7947 2960

Требование каждого клиента уникально. Мы понимаем это и можем настроить отчет на основе ваших конкретных требований к исследованиям, касающимся понимания рынка, инноваций, стратегии и планирования, а также конкурентной разведки. Вы также можете приобрести отдельные разделы отчета или запросить отчет по конкретной стране.

Личная информация и информация о транзакциях защищены от несанкционированного использования.

«Платформа GlobalData — наш основной инструмент для разведывательных служб. GlobalData предоставляет простой способ доступа к комплексным аналитическим данным по нескольким секторам, что, по сути, делает его универсальной аналитической платформой для проведения тендеров и обращения к клиентам.

GlobalData очень ориентирован на клиента, с высоким уровнем персонализированных услуг, которые приносят пользу повседневному использованию. Высокодетализированные аналитические и прогнозные отчеты по проектам могут использоваться в различных отделах и областях рабочих процессов, от оперативного до стратегического уровня, и часто помогают принимать стратегические решения. Решения GlobalData Analytics и визуализации внесли положительный вклад в подготовку управленческих презентаций и стратегических документов».

Менеджер по бизнес-аналитике и маркетингу, SAL Heavy Lift

«COVID-19 оказал значительное влияние на наш бизнес, а информация о COVID-19 от GlobalData помогла нам принять более взвешенные стратегические решения. Эти два основных момента очень помогли понять прогнозы на будущее в отношении наших бизнес-подразделений. Мы также используем базу данных проектов для поиска новых проектов для Liebherr-Werk, чтобы использовать их в качестве дополнительного источника для продвижения нового бизнеса».