Budżet: 3000 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry!
Proszę się zgłaszać, będę wdzięczny. Mam doświadczenie w integracji Google Sheets z różnymi usługami przez API oraz automatyzacji w arkuszach.
Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry! Mogę zrealizować!!!!!
!!!!!!!!!!!! Proszę się zgłaszać !!!!!!!!!!!!!!!!!!
Budżet: 3000 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry
mogę wykonać program, aby nie napotykać ograniczeń Google Arkuszy
zrobię szybko i jakościowo
Dmitry L.
Oferta, która wygrała- Zlecenia 61
- Ocena -
- Ranking 1 276
Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni
Dobrej pory.
Z plikiem .ods, niektóre manewry trzeba robić, bo Google Dysk nie umie bezpośrednio ich odczytywać, makro można go skonwertować na arkusz Google, a potem czytać (niedogodność przy zamianie, za każdym razem usuwać skonwertowany), jest też biblioteka, która umie go czytać, trzeba robić testy. A także kolejność kolumn, jeśli u Was ma się zmieniać, to trzeba robić wyszukiwanie po nazwie. Dostawców może być 30-40, a ilość towarów jaka?
Bo jeśli robić porównanie i przeszukiwanie wierszy + wyszukiwanie kolumn po nazwie, to może zająć dużo czasu, a maksymalnie Google daje 6 minut na wykonanie makra, jeśli operacji będzie dużo i w sześciu minutach się nie zmieści, to będzie błąd bez wyniku.
Zgłaszajcie się, Omówimy, Uzgodnimy, Zrobię.
Aktualnie brak ofert
Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii Bazy danych i SQL
Potrzebne wsparcie dla programu samoturu, serwerów katalogów baz danych oraz serwera online. Serwerów baz danych 5 szt.
Baza klientów była zbierana przez kilka lat z różnych źródeł, dlatego numery telefonów są zapisane w różnych formatach, jeden klient istnieje pod kilkoma ID, miasta wprowadzane ręcznie w różnych językach, obszar prawie nigdzie nie jest wypełniony. Z tego powodu niemożliwe jest normalne segmentowanie bazy. Co należy zrobić: 1. Audyt bazy (płatny osobno, pierwszy etap). Ile kartotek, ile telefonów poza formatem, ile duplikatów, ile unikalnych zapisów miast. Na podstawie wyników — doprecyzowana ocena pozostałych prac. 2. Standaryzacja telefonów. Wszystkie numery należy doprowadzić do formatu +380XXXXXXXXX. Numery, które nie mogą być jednoznacznie rozpoznane, — nie usuwać i nie zgadywać, a przenieść do osobnej listy. 3. Łączenie duplikatów. Zasada: jeden numer telefonu = jeden ID klienta. Przy tym jeden klient może mieć nieograniczoną liczbę numerów. Historia zamówień, e-maile, adresy, tagi i pola niestandardowe muszą zostać zachowane. 4. Analiza kartotek, na których „przyczepiono” wiele numerów. 5. Miasta i obszary. Nazwy miejscowości — z jednego słownika ukraińskiego (API Nowej Poczty lub KATOOTG). Obszar musi być zawsze wypełniony, aby jednym filtrem można było wyeksportować wszystkich klientów z Kijowa i obszaru, a nie osobno Brovary, osobno Irpień itd. 6. Ochrona przed ponownym zanieczyszczeniem: normalizacja telefonu i miasta na wejściu (formularze strony, integracje, ręczne wprowadzanie) + regularna kontrola nowych zapisów w tle. Wymagania: — praktyczne doświadczenie w pracy z API SIMLA / RetailCRM (v5): eksport, aktualizacja, łączenie kartotek, limity zapytań; — doświadczenie w zadaniach związanych z deduplikacją danych; — zrozumienie ukraińskich adresowych słowników. Warunki pracy: pełny backup przed jakimikolwiek zmianami; najpierw dry-run z raportem o planowanych zmianach do zatwierdzenia, a dopiero potem uruchomienie na bazie produkcyjnej; log wszystkich operacji z możliwością cofnięcia. Bez nieodwracalnych usunięć bez zgody. W odpowiedzi napisz: — terminy i koszt
Potrzebne jest zebranie dużej i aktualnej bazy kontaktów ukraińskich naukowców, wykładowców, pracowników naukowych, doktorantów i studentów z wykorzystaniem tylko otwartych źródeł. Wynik ma być w formacie Excel lub CSV i zawierać co najmniej imię i nazwisko, email, miejsce pracy (uniwersytet lub instytucja naukowa), stanowisko oraz link do źródła, z którego uzyskano kontakt. Należy maksymalnie unikać duplikatów i, jeśli to możliwe, sprawdzać aktualność adresów email. Do zbierania danych można wykorzystać oficjalne strony uniwersytetów i instytucji naukowych, profile wykładowców, strony katedr, instytucjonalne repozytoria, czasopisma na platformie OJS, ORCID, OpenAlex, Google Scholar, ResearchGate, Crossref, PDF artykułów naukowych, a także inne otwarte zasoby akademickie. Mile widziane jest wykorzystanie automatyzacji (parsowanie, API, Python itp.), jeśli nie narusza to zasad odpowiednich serwisów. Głównym celem jest zebranie jak najbardziej kompletnej bazy kontaktów z otwartych źródeł.
Potrzebna jest centralna serwerowa system zbierania i przechowywania danych z Planfix, 1C, Meta Ads i Google Ads, a także webowy dashboard do ich wyświetlania i analizy. Wszystkie dane, historia zmian, obliczenia i agregowane wskaźniki muszą być przechowywane wyłącznie w serwerowej bazie danych. Dashboard nie powinien przechowywać ani duplikować danych biznesowych. Ma on uzyskiwać niezbędne informacje z serwerowej bazy przez API zgodnie z zapytaniami użytkownika i wyświetlać je w postaci KPI, wykresów, tabel i szczegółowych raportów.
Szukamy wsparcia dla projektu opartego na Yii , trzeba wprowadzać poprawki i dopracowania bazy, częściowo jest kontakt z poprzednim wykonawcą .....................