Twip battle - Автосохранение корзины - VS - Создание предиктивных

Устанавливается на Joomla 2.5/3 + VirtueMart 3.*

Внимание! Для работы плагина, на вашем хостинге должна быть включена поддержка ionCube.

После установки плагина, корзина автоматически сохраняется. То есть, при возвращении пользователя на сайт, он увидит в корзине те товары, которые он положил в корзину при прошлом посещении сайта.

Установка плагина осуществляется стандартным образом - через менеджер расширений. В настройках плагина можно указать, сколько дней хранить корзину. По умолчанию 14 дней. Для изменения количества дней, зайдите в менеджер плагинов, найдите плагин stt_cartsave и нажмите на него.

В данной версии корзина привязывается к компьютеру пользователя. То есть она не зависит от аккаунта пользователя, который зашел на ваш сайт. Однако у меня есть версия автосохранения, которая привязывается к пользователю. На каком бы компьютере пользователь ни зашел на ваш сайт - он будет видеть в корзине сохраненные товары. Эту версию можно использовать в магазинах, в которых авторизация обязательна.

Техническая информация: данные корзины сохраняются в отдельной таблице в базе данных. Идентификатор сохраненной корзины записывается в куки на компьютере пользователя. Если посетителей очень много, то можно уменьшить количество дней в настройках плагина.

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных