Twip battle - Плагин оплаты через - VS - Создание предиктивных

Плагин оплаты для подключения Вашего интернет-магазина VirtueMart 3 к системе WebPay. Особенно актуален для белорусских интернет-магазинов. Система WebPay позволяет принимать платежи, оплачиваемые VISA, MasterCard, БЕЛКАРТ и электронными деньгами Belqi.

После покупки плагина, в подтверждающем письме Вам придет ссылка на файл. Порядок установки (предполагается, что Вы отправили заявку на подключение на сайте https://www.webpay.by/ и получили доступ к тестовой среде разработки)

1. Скачиваем плагин.

2. Устанавливаем в менеджере расширений.

3. Включаем плагин в менеджере плагинов.

4. Заходим в VM-способы оплаты. Добавляем новый способ оплаты и указываем плагин. Сохраняем.

5. Во вкладке "Конфигурация" созданного способа оплаты указываем Идентификатор магазина, Наименование магазина и Секретный ключ

Идентификатор магазина и Секретный ключ берем из настроек WebPay:

6. Сохраняем. Не забываем опубликовать способ оплаты.

7. Тестируем - после оформления заказа Вас перенаправит на тестовую страницу WebPay. Для проведения тестовых транзакций, можно использовать следующие параметры карточки (только в тестовой среде):
Тип: Visa
Номер: 4XXX XXXX XXXX XXXX
CVC/CVC2: любые три цифры,
срок действия карточки: любой.

8. После проведения тестового платежа корзина должна очиститься, а статус заказа смениться на Confirmed. При этом, если это установлено в настройках VM, должны быть отправлены письма покупателю и продавцу.

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