Oferty ukryte
Aktualnie brak ofert
Oferty ukryte
Oferty ukryte
-
Oleh Dovhopolyi 5 lipca 2025Доброго дня, так, можете надати csv або xls файли для роботи. А я потім експортую їх назад
-
Oleh Dovhopolyi 5 lipca 2025Давайте краще в тг спишемось ? Бо тут можу через роботу не бачити відповідь. @Mr_Ambal
-
Oleh Dovhopolyi 5 lipca 2025Спросить ChatGPTАбо ви можете надати посилання на Google Таблицю з можливістю редагування, а також, якщо ви працюєте через Google Sheets API — доступ до нього.
-
Oleh Dovhopolyi 5 lipca 2025🎯 Система матчинга пользователей - Техническое описание
💻 Технологический стек:
Основной язык: JavaScript (ES6+)
Платформа: Google Apps Script
База данных: Google Sheets
Среда выполнения: Google Cloud Platform🏗️ Архитектура решения:
Серверная часть:
- Google Apps Script - облачная JavaScript среда
- Класс UserMatcher - основная логика алгоритма
- Event-driven архитектура - функции вызываются по событиям
Хранение данных:
- Google Sheets как NoSQL база данных
- Структурированные колонки с типизированными данными
- Автоматическое обновление истории и результатов
Пользовательский интерфейс:
- Кастомное меню в Google Sheets
- Модальные окна для отображения результатов
- Автоматические уведомления о статусе операций
🔧 Ключевые технические решения:
1. Объектно-ориентированное программирование:
class UserMatcher {
constructor(users) {
this.users = users;
this.pairs = [];
this.unpaired = [];
}
}
-
Oleh Dovhopolyi 5 lipca 20252. Функциональное программирование:
- Методы высшего порядка (filter, map, sort)
- Чистые функции без побочных эффектов
- Иммутабельность данных
3. Алгоритмические решения:
- Жадный алгоритм для геолокации
- Алгоритм максимального веса для общих тегов
- Алгоритм Фишера-Йетса для рандомизации
📊 Структура данных:
Входные данные (Google Sheets):
{
id: Number, // Уникальный идентификатор
name: String, // Имя пользователя
location: String, // Геолокация
tags: Array<String>, // Массив интересов
pastPairs: Array<Number> // История пар
} Выходные данные:
{
pairs: Array<[User, User]>, // Массив пар
unpaired: Array<User> // Непарные пользователи
}
🎲 Алгоритм матчинга:
Сложность: O(n²) для этапа тегов, O(n log n) общая
Память: O(n) дополнительной памятиЭтапы алгоритма:
- Группировка по геолокации - O(n)
- Сортировка по потенциальным парам - O(n log n)
- Матчинг по общим тегам - O(n²)
- Случайное распределение - O(n)
⚙️ Google Apps Script интеграция:
Триггеры и события:
javascript
function onOpen() { // Создание пользовательского меню SpreadsheetApp.getUi().createMenu() }Работа с Google Sheets API:
javascript
const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSheet(); const data = sheet.getRange().getValues(); sheet.getRange().setValues(results);Обработка ошибок:
javascript
try { // Основная логика } catch (error) { Logger.log('Ошибка: ' + error.toString()); SpreadsheetApp.getUi().alert('Ошибка', error.message); }🚀 Особенности реализации:
Оптимизации:
- Кэширование результатов в памяти
- Минимизация обращений к Google Sheets API
- Пакетная обработка данных
Масштабируемость:
- Поддержка до 1000+ пользователей
- Линейное время выполнения
- Эффективное использование памяти
Надежность:
- Валидация входных данных
- Обработка edge cases (нечетное количество)
- Логирование всех операций
📈 Метрики производительности:
- Время выполнения: ~2-5 секунд для 100 пользователей
- Память: ~1MB для обработки данных
- API вызовы: Минимизированы через batch operations
🔄 CI/CD и деплой:
Среда разработки: Google Apps Script Editor
Версионирование: Git + Google Apps Script встроенный контроль
Деплой: Автоматический через Google Cloud Platform
Мониторинг: Google Apps Script Dashboard + Custom логирование https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wFdR9t0BKfSGj418PrFMu8SmSc1GD5oiYMxYByKTHLA/edit?usp=sharing -
Vitaly Matsiborka 6 lipca 2025Я предлагаю тщится в Привате. У меня есть предложение как это все реализовать. Но это лучше обсуждать не тут.
Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii Bazy danych i SQL
O projekcie i zadaniach Mamy mały dział sprzedaży (kierownik działu sprzedaży + 2 menedżerów) oraz bazę około 220 aktywnych klientów. Obecnie pojawiła się pilna potrzeba wdrożenia lekkiego CRM jako poziomu operacyjnego, aby menedżerowie w czasie rzeczywistym rejestrowali rozmowy, ustalenia i statusy w lejku sprzedażowym, a kierownictwo widziało, którzy klienci „utknęli” na danym etapie. Równocześnie aktywnie wykorzystujemy analitykę AI (Claude) do pracy z eksportami, raportami, wyszukiwaniem anomalii oraz analizą P&L. Dlatego CRM potrzebny jest jako czyste źródło danych, z którego będzie można formować jakościowe eksporty. Co należy zrobić (Etap 1 — Wdrożenie) Audyty i wybór rozwiązania. Ostatecznie określić razem z nami platformę. Rozważamy ukraińskie rozwiązania (KeyCRM lub SalesDrive), ponieważ ważna jest integracja z ukraińską telefonią i Nową Pocztą. Jesteśmy również gotowi rozważyć Pipedrive. Konfiguracja systemu. Utworzenie lejka sprzedażowego, kart klientów, dostosowanie pól zgodnie z naszą specyfiką. Integracje. Podłączenie telefonii, komunikatorów i Nowej Poczty. Import danych. Poprawne przeniesienie istniejącej bazy klientów (około 220 kontaktów) z bieżących plików. Szkolenie. Krótkie wprowadzenie dla kierownika działu sprzedaży i dwóch menedżerów dotyczące zasad prowadzenia transakcji, aby zapewnić czystość i jakość danych w CRM. Dalsze zadania (Etap 2 — Wsparcie) Wsparcie techniczne i dopracowanie automatyzacji w trakcie pracy. Kontrola poprawności eksportów danych do dalszej analityki AI. Kogo szukamy Specjalisty z doświadczeniem w wdrażaniu KeyCRM, SalesDrive lub Pipedrive (proszę dodać przykłady lub przypadki w odpowiedzi). Osoby, która rozumie zasady budowy analityki sprzedaży i potrafi konfigurować eksport danych bez „śmieci”. Odpowiedzialnego specjalisty, gotowego do długoterminowej współpracy i wsparcia projektu. W odpowiedzi proszę podać Wasze doświadczenie z KeyCRM, SalesDrive lub Pipedrive. Orientacyjną wartość oraz czas podstawowej konfiguracji dla naszego zespołu (3 użytkowników). Czy jesteście gotowi dalej administrować systemem i na jakich warunkach.
Rozpakować i posortować bazę w formacie XL według miast Rozpakować i posortować bazę w formacie XL według miast Rozpakować i posortować bazę w formacie XL według miast
O firmie Firma handlowa. Pracujemy z grupą towarową liczącą ponad 2000 pozycji w różnych kategoriach.Aktualna sytuacja Obecnie nomenklatura jest prowadzona w Google Sheets — dane są skonsolidowane według zakładek (kategorii). Struktura zakładek: Nazwa towaru Grupy cen: koszt własny, hurt, detal Charakterystyki: waga, ilość w opakowaniu itd. Ważne: liczba kolumn różni się w zależności od kategorii towarów, ponieważ mają one różne charakterystyki.Dlaczego obecne rozwiązanie nie jest odpowiednie Google Sheets nie pozwala na ustawienie praw dostępu na poziomie poszczególnych kolumn. Potrzebujemy: Przyznawania użytkownikom praw do wyświetlania określonych kolumn (na przykład tylko kosztów własnych) Przyznawania praw do edycji określonych kolumn (na przykład cen detalicznych) Ograniczenia dostępu do pozostałych kolumn w tej samej zakładceCo należy zrobićPodstawowe wymagania Elastyczny system rozgraniczenia praw Dostęp na poziomie poszczególnych kolumn (odczyt / zapis) Przydzielanie praw według ról lub użytkowników Zarządzanie prawami bez udziału programistów Wsparcie dla różnych struktur danych Różne kategorie towarów mają różny zestaw charakterystyk Dodawanie nowych kolumn/charakterystyk bez programowania Niepodległość od programistów Administracja przez wewnętrznych pracowników Dodawanie kategorii, kolumn, użytkowników — przez interfejs Integracja z ERP Eksport aktualnych cen do naszego systemu ERP Eksport lub automatyczna integracja przez API Analiza danych z wykorzystaniem AI (pożądane) Możliwość analizy całej listy nomenklatury Ubogacanie, weryfikacja, rekomendacje — jeśli masz pomysły, opiszOczekiwany rezultat Działające rozwiązanie, w którym: Nomenklatura jest zorganizowana według kategorii z różnymi zestawami charakterystyk Prawa do kolumn są elastycznie konfigurowane (wyświetlanie / edytowanie) Dane są eksportowane do ERP Zespół może samodzielnie zarządzać systememCo potrzebujemy od Ciebie przy odpowiedzi Opisz w ogólnych zarysach, jak widzisz rozwiązanie: Jakie narzędzie / platformę proponujesz
Konieczne jest przeprowadzenie głębokiej analizy technicznej trzech plików PDF pod kątem autentyczności oraz możliwych oznak edytowania lub fałszowania. Potrzebna jest nie tylko wizualna ocena dokumentów. Wykonawca powinien dobrze rozumieć wewnętrzną strukturę plików PDF oraz umieć analizować: metadane plików; strukturę PDF oraz poszczególnych obiektów; historię tworzenia i możliwego edytowania; używane oprogramowanie; wbudowane czcionki, obrazy, warstwy i inne elementy; możliwe oznaki ponownego zapisywania, konwersji, wprowadzania zmian lub tworzenia dokumentu z datą wsteczną; jakiekolwiek techniczne niezgodności, które mogą świadczyć o manipulacjach z plikami. Na podstawie przeprowadzonej analizy należy przedstawić zrozumiałe pisemne wnioski dotyczące każdego pliku z wskazaniem wykrytych oznak, ryzyk oraz ograniczeń analizy. Rozważamy specjalistów, którzy mają praktyczne doświadczenie w cyfrowej kryminalistyce, analizie dokumentów PDF, metadanych lub weryfikacji plików elektronicznych pod kątem autentyczności. W odpowiedzi prosimy krótko opisać swoje doświadczenie, metody oraz narzędzia, które wykorzystujesz do takiej analizy.
Ogólne informacje Konieczne jest opracowanie prostej, minimalistycznej systemu webowego, którego głównym celem jest prowadzenie bazy klientów, tworzenie zapisów na wizyty oraz automatyzacja procesu potwierdzania wizyt przez SMS, wysyłanie jednorazowych linków przez API z samego serwisu. Projekt jest realizowany etapami. Na pierwszym etapie konieczne jest wdrożenie jedynie podstawowej funkcjonalności (MVP), aby system mógł być używany w rzeczywistej pracy. Po uruchomieniu i przetestowaniu będzie stopniowo rozszerzany o nowe moduły.Podstawowa funkcjonalność pierwszego etapu autoryzacja użytkowników; baza klientów; tworzenie i edytowanie zapisów; lista zapisów (lub prosty kalendarz); przełączanie między punktami sprzedaży; integracja z operatorem SMS przez API; wysyłanie SMS z dowolnym tekstem lub linkiem do potwierdzenia wizyty; potwierdzenie lub anulowanie wizyty przez klienta za pomocą jednorazowego linku; wyświetlanie statusu potwierdzenia bezpośrednio obok zapisu klienta. Na początkowym etapie zamiast pełnoprawnego kalendarza dopuszcza się użycie prostego wykazu zapisów według dni. Każdy dzień powinien zawierać chronologiczny wykaz rezerwacji z podaniem czasu, imienia klienta, usługi, pracownika oraz statusu potwierdzenia. W przyszłości ten wykaz można będzie zastąpić pełnoprawnym kalendarzem bez zmiany struktury systemu. W systemie powinna być możliwość przełączania się między punktami sprzedaży. Każdy punkt sprzedaży ma własną listę zapisów (lub kalendarz), ale wszystkie korzystają ze wspólnej bazy klientów.