Twip battle - Создание предиктивных - VS - Настройка внутренней

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

Запустим РК по нужным запросам, сэкономим бюджет, предоставим статистику.

В услугу входит:

1. сбор данных по позициям карточки в ключевых запросах, сбор семантики

2. Настройка рекламы по акциям

3. Настройка рекламы через разделы сайта

4. Реклама через карточки товара и каталог

5. Настройка рекламы по поиску

6. Продвижение товара в рекомендации на главной страницы

7. Сбор статистики и рекомендация по дальнейшему ведению рекламной кампании

Для работы необходимы данные для регистрации на сервисе, данные из кабинета вб и sku с которыми работаем (инструкцию предоставим).