Twip battle - Установка счетчика - VS - Создание предиктивных

Профессор Филипп Филиппович Преображенский установит счётчик Яндекс.метрики на ваш сайт непосредственно в коде на всех страницах сайта. 

Доверьте установку профессионалу. Вам не придется блуждать в Интернете в поисках рекомендаций, где некомпетентные блогеры дают противоречивые советы по установке счетчика то в подвале, то в шапке сайта, то между какими-то непонятными тегами. Вам не придётся самостоятельно копаться в коде, выбирать какие именно файлы нужно изменять. Как устанавливать счетчик, в одну строку или с переносами? Что такое асинхронный код и альтернативный CDN? Професссор сам сделает нужные настройки. Вам не нужно будет скачивать и устанавливать специальных программ для редактирования программного кода, чтобы не было проблем с кодировкой. Вам не придётся создавать и хранить резервные копии редактируемых файлов. Всё это сделает для вас светило интернет-медицины профессор Преображенский или его ассистент, доктор Борменталь Иван Арнольдович. 

Профессору понадобятся:
1. адрес сайта; 

2. доступ к сайту по FTP: адрес, логин и пароль (если не знаете или затрудняетесь, предоставьте доступ к панели управления хостингом); 

3. в отдельных сложных случаях нужен администраторский доступ в панель управления сайтом. 

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