Twip battle - Создание предиктивных - VS - Создание описания и

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

Цель работы: сбор всех данных, правильная подготовка вашей карточки товара на вайлдбериз к продвижению

Что входит:

1. Сбор семантического ядра

2. Работа с наименованием и описанием карточки товара (внедрение максимального количества целевых и ключевых запросов)

Работаем как с новыми товарами (для которых вы еще не успели завести/только создали карточку), так и со созданными ( для улучшения ядра и дальнейшего их продвижения).

Также возможна работа с товарами на Ozon

Для работы необходима только ссылка/артикул карточки товара.

Если есть информация, которую вы обязательно хотите указать, будем рады услышать ее заранее)