ИнфоТвип - Баттл твипов - Автоматизация бизнес-процесса в Битрикс24 - против - Создание предиктивных или классифицирующих моделей

Автоматизация бизнес-процесса в Битрикс24 (облачная версия)

5000

Битрикс24 имеет модуль Бизнес-процессы, который позволяет гибко автоматизировать работу компании. Бизнес-процесс представляет собой непрерывную цепочку задач, по которым назначен ответственный. Результатом выполнения работы по задаче могут быть различные данные (дата, сумма, файл, комментарий и тд), которые исполнитель должен будет ввести прежде, чем завершить работу над задачей.

Бизнес/Консалтинг

Что нужно, чтобы начатьДля автоматизации бизнес-процесса в Битрикс24 необходимы:
доступ в Битрикс24 ( можно на последнем этапе, для настройки пользователей в БП)
описание этапов (функций) выполнения БП и исполнителей на каждом из этапов.
Этапы работ:
Я изучаю бизнес-процесс
Связываюсь с Заказчиком для уточнения требований, предлагаю варианты автоматизации
После согласования автоматизирую бизнес-процесс
Сдаю работу Заказчику для тестирования
Вношу дополнения, которые будут определены Заказчиком после тестирования.

Голосовать

Создание предиктивных или классифицирующих моделей

2000

Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения моделей

Маркетинг и реклама/Рекламные концепции

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