Баттл твипов - Предлагаю базу данных - против - Создание предиктивных

Здравствуйте! Предлагаю базу организаций России, Беларуси, Украины и Казахстана. 
Общее кол-во организаций 2.8 млн. шт.

Актуальность: База обновлена 2-3 недели назад
База разбита на категории по видам деятельности.
Содержит контакты:

1. Наименование организации;
2. Телефон город;
3. Телефон сотовый;
4. E-mail адреса;
5. Населённый пункт;
6. Сайт;
7. Вид деятельности

Общее содержание по странам:

1. Россия более 2 500000 организаций
2. Украина более 198000 организаций
3. Казахстан более 76000 организаций
4. Республика Беларусь более 45000 организаций

Широкая область применения:

1. Обзвон для коммерческих предложений;
2. Назначения встреч клиентам/партнёрам;
3. Рассылка коммерческих предложений по эл. почтам;
4. Иная рассылка по эл. почтам;
5. Приглашение на выставки и вебинары

Бонус: Бонусом при заказе идёт база организаций из 2GIS

Для того чтобы ознакомиться с базой можете скачать ДЕМО версию (внимание! ! ! В ДЕМО версии в контактах заменены некоторые символы! ДЕМО для ознакомления, а не для пользования! ). Если всё устраивает, делаете заказ, я высылаю ссылку на скачивание базы.

Ссылка на демо:

https://cloud.mail.ru/public/35d4/2RVq9gSSZ

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