Budżet: 2900 UAH Termin: 3 dni
Pozdrawiam, piszę parzery na Node.js, możesz zobaczyć już wykonane prace w profilu
Budżet: 2900 UAH Termin: 3 dni
Pozdrawiam, piszę parzery na Node.js, możesz zobaczyć już wykonane prace w profilu
Budżet: 3000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry, zaczynam na golang, startuję z linii komendowej. Po uruchomieniu zostanie utworzony CSV z spargowanymi danymi
Budżet: 3000 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry !
Przygotuj się do opracowania dla Ciebie skutecznego narzędzia parsingu. Moje wiedza o Pythonie i doświadczenie w pracy z parsingiem danych zapewnią wysoką dokładność i szybkość przetwarzania informacji. Oferuję wygodny wyciąg danych w formacie CSV lub Excel, z możliwością dostosowania struktury danych do Twoich wymagań. Gotowy, aby omówić wszystkie szczegóły i cechy Twojego projektu w osobistych wiadomościach, aby wyjaśnić wymagania i zaproponować optymalne rozwiązanie.
Budżet: 3000 UAH Termin: 3 dni
Jesteśmy gotowi do wykonania zadania w najkrótszym czasie.
Posiadam doświadczenie i profesjonalne podejście do parsingu danych, gwarantuję nie tylko szybkie wykonanie zadania, ale także wysoką jakość wyników.
Budżet: 3000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry, niesamowite doświadczenie w realizacji parsera. Można przechowywać dane w Exel, JSON, MySQL.
Budżet: 3000 UAH Termin: 3 dni
Zrobię wygodny parzer na Twoim PC. Duży doświadczenie . Pracowałem w ZENNOPOSTER.
Budżet: 3000 UAH Termin: 2 dni
Cześć, gotowy do wykonania zadania. Napisz do LS, aby omówić szczegóły. Będę zadowolony z współpracy!
Budżet: 3000 UAH Termin: 7 dni
Dobry dzień .
Mam doświadczenie w pracy z parsingem w Python, proponuję pobieranie danych do pliku Excel, json lub CSV.
Gotowy do rozpoczęcia rozwoju po dyskusji na temat szczegółów z Tobą!
Budżet: 3000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry, gotowy do wypełnienia zadania, ponad 5 lat opracowania różnych rodzajów parzerów dla stron internetowych.
Добрий день! можна посилання на приклад що саме треба парсити? приклад посилання?
Посилання на список компаній(як приклад):
https://de.kompass.com/searchCompanies?text=vino&searchType=COMPANYNAME
і до прикладу, ось картка компаніі:
https://de.kompass.com/c/weinhaus-villa-vino-magister-erich-michel/dea160862/З неї необхідно випарсити всю відкриту інформацію. Шаблон - надам вже виконавцю.
за Ваш сайт запитую бо повинен бути хостинг наякому буду парсер находитися
з парсити потрібно один раз? чи має бути інструмент щоб парситити самому?
Zadanie: jeden dashboard ze wszystkimi wskaźnikami biznesowymi — reklama, lejek, płatności, praca menedżerów, planowanie przychodu. Dane są pobierane automatycznie przez API. Zakres: tylko kierunek YCL (zatrudnienie w Europie). W Kommo są też inne kierunki — do magazynu trafiają tylko transakcje z lejek YCL (filtr według lejka/tagu ustalimy).1. Źródła danych (integracje) Kommo CRM — leady, transakcje, etapy lejka, odpowiedzialni, źródła, daty przejść między etapami (koniecznie zachować historię), przyczyny odmowy, pola niestandardowe transakcji (patrz p. 2). Stripe — płatności, kwoty, statusy (sukces/odmowa/zwrot), powiązanie z transakcją. Meta Ads — wydatki, wyświetlenia, kliknięcia, CPL, leady według kampanii (działa teraz). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — planowane; architektura — rozszerzalne konektory bez przeróbek rdzenia. SEO/organika— Google Search Console + GA4. Przeszły związek: źródło ruchu → lead w Kommo → płatność w Stripe (UTM, ID transakcji w metadanych Stripe — mechanikę zaproponować). 2. Obowiązkowe przekroje (pola transakcji w Kommo) Każda metryka musi być filtrowana/grupowana według: Obywatelstwo klienta (Kenia, Nigeria, Indie itp.). Status pobytu: mieszka w swoim kraju / ekspat (już przebywa w Europie). To dwa różne segmenty z różnym cyklem, konwersją i wartością transakcji. Kraj umiejscowienia / usługa: Polska, Serbia, Słowacja, Niemcy (ZAV). Menedżer, zespół, kanał ruchu, okres. Jeśli jakichś pól w Kommo brakuje — wykonawca wskazuje, jakie pola należy dodać, zamawiający dodaje.3. Lejek i wskaźniki wyprzedzające Dane w przekroju lejka, dla każdego etapu — podsumowujące i wyprzedzające (leading) metryki: Ruch → lead: leady, CPL według kanałów + dynamika wydatków/kliknięć dzień do dnia. Lead → kwalifikacja: konwersja + czas pierwszej odpowiedzi, kontakty/telefony do menedżera dziennie, leady bez odpowiedzi. Kwalifikacja → umowa/faktura: konwersja + wysłane oferty, zawieszone transakcje (dni na etapie powyżej normy). Faktura → płatność: płatności, średnia wartość transakcji + niezapłacone faktury, nieudane płatności. Podsumowanie: przychód, ROMI według kanałów, run rate do planu miesiąca. 4. Cykl transakcji Średni i medianowy cykl lead → płatność (punkt odniesienia biznesu ~4 tygodnie), trend cyklu w czasie. Rozkład cyklu według etapów (ile dni transakcja spędza na każdym etapie) — aby zobaczyć, który etap się wydłuża. Lista transakcji, które utknęły na etapie dłużej niż norma. Przekrój cyklu według segmentów: obywatelstwo, status pobytu, kraj umiejscowienia, menedżer. 5. Wczesne ostrzeżenie o spadku (kluczowy blok) Ponieważ cykl ~4 tygodnie, dzisiejsze leady = płatności za miesiąc. System powinien: Porównywać leady/kwalifikacje bieżącego tygodnia z średnią ruchomą (4 tygodnie) i przy odchyleniu w dół wydawać alert: „leadów −X%, przy cyklu 4 tygodnie oczekuj spadku płatności w tygodniu [daty]”. Budować prognozę płatności na 4 tygodnie do przodu z bieżącego pipeline'u: transakcje na każdym etapie × historyczna konwersja etapu × pozostały cykl. Podświetlać na czerwono tygodnie, gdzie prognoza jest niższa od planu — z zapasem czasu na reakcję. 6. Dopłaty i planowanie sprzedaży W karcie transakcji Kommo przechowywane są data i kwota planowanej dopłaty. System powinien: Zbierać kalendarz przyszłych dopłat: całkowita liczba oczekiwanych, według tygodni/miesięcy. Podświetlać przeterminowane dopłaty (data minęła, brak płatności w Stripe) — osobna lista do dociśnięcia. Liczyć plan miesiąca jako: plan − już opłacone − dopłaty zgodnie z harmonogramem = ile nowych sprzedaży potrzebnych (w pieniądzach i w sztukach transakcji przy średniej wartości transakcji). Harmonogram według tygodni: dopłaty + prognoza nowych płatności w stosunku do tygodniowego planu. 7. Praca menedżerów Dzienny przekrój dla każdego menedżera: kontakty/telefony, rozmowy, wysłane oferty, płatności — dla każdego dnia osobno, z wykresem za okres. Postęp realizacji osobistego planu w porównaniu z tempem miesiąca (na przodzie / w tempie / w tyle). Benchmarking z kolegami. 8. Wizualizacja i role „Sygnalizatory” (zielony/żółty/czerwony) w kluczowych metrykach w odniesieniu do norm/planu; skale postępu; wykresy trendów; adaptacja do urządzeń mobilnych. Role: CEO — wszystko; ROP — cały lejek i menedżerowie; team lead — swój zespół; menedżer — swoje wskaźniki i pozycja w stosunku do kolegów. 9. Raporty i AI Automatyczne raporty według harmonogramu (codzienne podsumowanie, tygodniowy raport) w dashboardzie i/lub komunikatorze. Zapytania w dowolnej formie („jak zmienił się CPL z Meta w ciągu 2 tygodni?”) — LLM nad magazynem. Alerty w strefie czerwonej oraz według zasad z p. 5–6. 10. Oczekiwania techniczne i etapowość Magazyn (PostgreSQL/BigQuery lub analog) + ETL: webhooks Kommo + okresowa synchronizacja (15–60 min). Frontend: niestandardowy lub narzędzie BI — zaproponować z uzasadnieniem; wymagania dotyczące ról, sygnalizatorów, prognoz i zapytań AI muszą być wykonalne. Etapy: (1) audyt i mapa metryk → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, lejek, sygnalizatory, role → (3) cykl transakcji, wczesne ostrzeżenie, dopłaty i plan → (4) SEO, raporty AI, alerty → (5) nowe kanały reklamowe. Płatność etapowa, po każdym etapie — demo. W odpowiedzi proszę wskazać: podobne projekty (analiza przeszła), stack z uzasadnieniem, oszacowanie czasów i kosztów według etapów, miesięczny koszt posiadania (hosting, tokeny, licencje).
Potrzebny specjalista do zbierania i strukturyzowania otwartych informacji o sprzedawcach z marketplace'ów. Konieczne jest określenie możliwości automatycznego zbierania danych oraz utworzenie bazy sprzedawców. W odpowiedzi proszę podać: z jakimi marketplace'ami masz doświadczenie; jakie dane możesz uzyskać (nazwa sprzedawcy, link, kategorie, ocena, liczba produktów, inne dostępne pola); przykłady podobnych projektów.
Należy stworzyć bota Telegram do automatycznego wyszukiwania i monitorowania samochodów "BUY IT NOW" na aukcjach w USA (Copart, IAAI). Bot powinien działać w trybie automatycznym i wysyłać powiadomienia o nowych samochodach, które odpowiadają zadanym filtrom.Podstawowa funkcjonalnośćUstawienia filtrów: 1. Marka samochodu; 2. Model; 3. Rok produkcji (od/do); 4. Typ paliwa; 5. Pojemność silnika; 6. Przebieg; 7. Zakres cenowy; Funkcje bota: 1. Automatyczne monitorowanie nowych aukcji; 2. Sprawdzanie aktualizacji co 1-2 minuty; 3. Ochrona przed powtarzającymi się powiadomieniami (antyduplikat); 4. Możliwość dodawania i usuwania filtrów przez menu bota; 5. Zachowanie ustawień już istniejącego wyszukiwania samochodów. Format wiadomości: 1. Zdjęcie samochodu (4-zdjęcia); 2. Nazwa i numer aukcji; 3. Rok produkcji; 4. Przebieg; 5. Typ silnika i pojemność; 6. Cena buy it now; 7. Link do aukcji.
Wydobyć pełny katalog tych stron: https://svit-mebliv.ua/ https://kompanit.com.ua/ru https://amia.com.ua/ https://mebliromax.com.ua/ https://pehotin.com.ua/catalog/ https://www.sokme.ua/ru/ Wszystkie produkty muszą być połączone w jedną wspólną tabelę do importu do WP. Każdy produkt powinien być w dwóch językach (UA+RU). Są również produkty wariacyjne, które powinny być zachowane jako wariacje w podstawowej funkcjonalności WP. Import na stronę jest możliwy zarówno przez wtyczki, jak i rozwiązania niestandardowe, dlatego format tabeli może być omawiany