Twip battle - Геокодирование. Поиск - VS - Создание предиктивных

Найду координаты точек на карте в системе координат WGS84 (используется в навигаторах и смартфонах) для 500 объектов с адресами.

Адреса объектов ищутся через сервис геокодирования Яндекс, если объект с таким адресом там есть. Для крупных городов адреса, как правило, имеются.

При отсутствии объекта с точным адресом, указываются координаты для центра указанной улицы или населенного пункта.

В результате, вы получите ваш файл с дополнительными колонками координат для каждого объекта. (широта и долгота)

Дополнительные возможности:

Конвертировать результат в векторный формат mif/mid , shp, gpx.

Результат будет представлен в формате используемом современными картографическими программами, система координат WGS84.

Координаты всех точек пересчитать в другую систему координат.

Пересчет координат в другую систему координат. Для целевой системы координат необходимо указать либо ее код EPSG, либо ее точные параметры Proj. 4

Список адресов, которые определились неточно.

При отсутствии в базе данных Яндекса объекта с "точным" адресом (совпадающим адресом), указываются координаты для центра улицы или соответствующего населенного пункта.

Нобходимо предоставить файл с таблицей в одном из форматов xls, xlsx, ods, csv. В таблице должен быть столбец с адресом, либо адрес разбитый на несколько столбцов : город, улица, номер дома. 

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