Баттл твипов - Плагин для VM3 оплаты - против - Создание предиктивных

Устанавливается на Joomla 2.5/3 + VirtueMart 3.*

Еще один способ оплаты для вашего интернет-магазина, построенного на Virtuemart 3 - безналичный расчет. Отправляет клиенту на почту pdf-счет для оплаты по безналичному расчету. Это актуально, если ваш покупатель - юридическое лицо или ИП. Есть возможность вставить в счет скан печати организации.

Внимание! Для работы плагина, на вашем хостинге должна быть включена поддержка ionCube.

Устанавливается в панели администратора стандартным образом (Меню Расширения - Менеджер расширений - Установка). После установки нужно включить плагин в менеджере плагинов. Там же отключите все неиспользуемые плагины оплаты (для фильтрации плагинов оплаты выберите тип "vmpayment")

Далее заходим в Компоненты-VirtueMart-Магазин-Способы оплаты. Добавляем новый способ оплаты - Безналичный расчет и выбираем плагин. Сохраняем, в настройках указываем необходимые данные счета.

После оформления заказа, клиенту выводится форма для ввода нужных для счета полей (наименование, адрес, инн, кпп) и кнопка "Отправить счет мне на почту". Однако, можно настроить плагин и VirtueMart таким образом, чтобы нужные поля заполнялись на странице оформления заказа. Для этого в настройках способа оплаты нужно указать названия соответствующих пользовательских полей. (Предварительно добавить в VM пользовательские поля ИНН и КПП)

Счет формируется на бланке организации, который настраивается в панели администратора Компоненты-VirtueMart-Магазин, вкладка "Счета". Обязательно поставьте шрифт по-умолчанию freemono, иначе не будут отображаться русские буквы.

Счет отправляется клиенту независимо от VirtueMart, то есть, если вы настроите отправку уведомления в VirtueMart, то клиент получит два сообщения по электронной почте - стандартное уведомление VM и pdf-счет для оплаты.

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