Twip battle - Проведу аудит вашего - VS - Создание предиктивных

Я проведу творческий и технический аудит вашего канала YouTube.

В результате аудита вы получите рекомендации по улучшению дизайна канала, повышению его привлекательности и кликабельности для пользователей, возможностям для его манетизации.

Вам будет проведен разбор и даны рекомендации по оптимизации и грамотному оформлению по следующим пунктам:

1. Главная страница

1.1 Шапка и значок

1.2 Трейлер для новых зрителей

1.2. 1 Трейлер для подписчиков

1.3 Разделы на главной странице

1.4 Похожие и рекомендуемые каналы

2. Видео

2.1 Все видео

2.2 Регулярность и системность размещения видео

2.3 Типовое видео с канала

2.4 Взаимодействие со зрителями

2.5 Аннотации

2.5 Подсказки

2.6 Закрывающее окно

2.8 Название видео

2.9 Описание видео

2.10 Теги(ключевые слова)

3. Плейлисты

4. Каналы

5. О канале

5.1 Описание канала

5.2 Ссылки

5.3 Ключевые слова канала

Так же вы можете заказать полную оптимизацию вашего канала по полученным рекомендациям под ключ .

В качестве бесплатного бонуса при покупке твипа, к отчету о вашем канале, вы получаете мою книгу : "Евангелие для менеджера канала YouTube. "

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