Баттл твипов - Сравнение товаров в - против - Создание предиктивных

Компонент+модуль сравнения товаров в VirtueMart 3.

Клиенты Вашего магазина смогут отметить необходимые товары для сравнения, и нажав кнопку "сравнить товар" получат список выбранных товаров в табличном виде для сравнения их характеристик.

Работу компонента вы можете увидеть на моем сайте redozator.ru. В карточке товара или в списке товаров категории можно отметить товары для сравнения. В левой колонке появится список выбранных товаров и кнопка "Сравнить товары"

Для работы компонента необходимо:

1. Настроить характеристики товара для сравнения. Подробнее: https://redozator.ru/compare-cf

2. Установить компонент и модуль сравнения.  Подробнее: https://redozator.ru/compare-setup

3. Откорректировать макеты вывода карточки товаров и списка товаров в категории. 

Измененные макеты вывода сохраняются в папке templates/ваш_шаблон/html/com_virtuemart/, это позволит сохранить оригинальные файлы и в дальнейшем устанавливать обновления к VirtueMart, не опасаясь, что сравнение товаров перестанет работать.

Если Вы купили у меня компонент с настройкой, то я сам сделаю настройку макетов вывода. Мне нужен будет доступ к фтп и к админ.панели.
Если же вы купили без настройки, то вам придется самим внести изменения в файлы. Как это сделать, я  описал в файле readme.txt, находящимся в архиве с компонентом. Там же примеры измененных файлов, сделанные для версии VM 3.0.2

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