Баттл твипов - Живые посетители на Ваш - против - Создание предиктивных

Посетители на Ваш сайт:

1. Уникальные по хостам (IP)

2. Россия и СНГ

3. Посещение 2 - 4 страниц в течение до 3 минут

4. Время поступления трафика от 5-ти до 30-ти дней (указываете в заказе)

****************************ВНИМАНИЕ!!!****************************

1. Настраиваю ИСТОЧНИКИ ТРАФИКА

Вы можете указать поисковую систему, ключевые фразы, при условии что они в топ 5 или прямые точки входа.

Абсолютно все пользователи живые люди!!!

Объем услуги при заказе одного твипа: 2000 потенциальных клиентов! В заказе можете указать необходимы ли Вам клики по рекламе.

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