Баттл твипов - Проверка базы номеров на - против - Создание предиктивных

Чек ваших номеров на наличие установленного Whatsapp, для рассылки личных сообщений Проверка базы номеров на наличие установленного Whatsapp для рассылки

Работаем от 100 до 25000 номеров

Перед чеком все номера должны быть приведены в список, в ексель или ткст, столбиком начинающимся с 7 (можно заказать в доп услугах)

Режим работы:

Заявки на проверку- чек принимаются с пн-пт с 9 до 17 по МСК

Срок выполнения:

При подачи заявки до 17:00 -3 часа

При подачи заявки после 17:00-готовность на след день

Что нужно для заказа:

База в формате Excel, ТХТ. Через 7, в столбец без тире, скобочек, + и тд

Если база не подходит под формат заказывайте доп опции! По готовности вы получаете:

Файл с готовыми и подтвержденными номерами

Указание общего кол-ва номеров, номеров с установленным мессенджер, номеров без установленного мессенджер

Получаете результат в виде готовой базы для рассылки Whatsapp.

Объем услуги до 25.000 единиц данных пишите!

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