Баттл твипов - 20000 посещений от - против - Создание предиктивных

Сообщить о проблеме
Голосовать
20000 посещений от реальных людей на ваш сайт

20000 посещений от реальных людей на ваш сайт
1200
✅Тонны трафика на ваш сайт ✅Рост прибыли за счет увеличения трафика ✅Увеличение показателей SimilarWeb ✅И многое другое

В данном твипе вы сможете закупить трафик на ваш ресурс для повышения его показателей на самом авторитетном аналитическом ресурсе SimilarWeb.

- Данный трафик способствует улучшению мнения о вашем сайте со стороны поисковых систем. Ускоренное цитирование внутренних страниц. Увеличение позиций по ключевым словам в выдаче. Улучшение позиций в различных рейтингах на основе кол-ва уников.

- Поисковая Система учитывает информацию о количестве переходов на сайты из поисковой выдачи, показатели отказов, глубину просмотра и среднее время пребывания пользователей на портале.

Описание входных настроек:

- Гео: Россия (80%), Украина, Казахстан, Беларусь

- Устройства: ПК 100%, ОС Windows

- Источник перехода: закладки, любой домен (реферер)

Нужно для заказа:

От вас потребуется только доменное имя

Ваши сайты должны быть доступны, т. е. оплачен хостинг, домен продлён, сайт не должен «лежать» когда идёт улучшение показателей и прочее, тогда трафик будет доставлен в полном объёме.

Тип посетителей: Реальные люди
Стоимость: CPM - 60р

Другими словами, за 1200 рублей вы получаете 20000 тысяч посещений вашего сайта.

Детали уточняйте в личных сообщениях. Я гибко подхожу к сотрудничеству и скидки на объемах предусмотрены.
Голосовать
Создание предиктивных или классифицирующих моделей

Создание предиктивных или классифицирующих моделей
2000
Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения моделей

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