Twip battle - Разработаю парсер на Java - VS - Создание предиктивных

Если вам необходимо:

Получить товары с интернет-магазина.

Получить новости или статьи с сайта.

Получить любую другую информацию с конкретного сайта.

Количество получаемых данных в одном твипе ограничено 30'000 позиций. Если нужно больше, пишите.

Могу вам в этом помочь. Пишу парсеры на Java. Данные сохраняю в txt или csv формате.

После выполнения заказа вы сможете парсить нужный вам сайт в любое удобное для вас время, постоянно получая актуальные данные.

Возьмусь за работу, только после анализа нужного сайта. Я должен быть на 100% уверен, что смогу вам помочь.

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