Баттл твипов - 123 ссылки и Соц. Сетей - против - Создание предиктивных

Что в последствии благотворительно скажется и на ранжировании, привлекая всё больше и больше трафика на сайт.

Ссылки будут проставлены в соц. сетях Вконтакте, Facebook, Twitter и Google+.

Плюсы заказа твипа у меня:

✓ Все ссылки проставляются живыми пользователями;

✓ Только ручное исполнение;

✓ Индивидуальный подход к каждому заказу;

✓ По итогу скину отчет со всеми ссылками.

Минусы заказа твипа у меня:

Ввиду того, что пользователи живые, не получится проконтролировать равномерное распределение ссылочной массы по всем соц. сетям - где-то может быть больше, а где-то меньше.

При заказе от 3-х твипов за раз Вы получите +10% бонус на каждый твип!

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