Zbudować model klasyfikacji klientów

Budżet: 16800 UAH Termin: 10 dni

Mogę pomóc w budowie modelu klasyfikacji klientów w Pythonie. Aby ocenić koszt i terminy, chciałabym doprecyzować:
1. Jakie dokładnie dane znajdują się w MongoDB/SQL (transakcje, demografia, aktywność, historia interakcji itp.)?
2. Czy są już gotowe etykiety klas, czy trzeba wykonać segmentację behawioralną (klasteryzację) i utworzyć grupy?
3. Jaki jest zakres danych: tylko 20 000 klientów, czy są również powiązane tabele z historią operacji?
4. Jaką bazę danych używacie (MongoDB, PostgreSQL, MySQL czy inną)?
5. Jakiego wyniku oczekujecie: gotowy model, kod źródłowy, API czy Jupyter Notebook z wyjaśnieniami?
6. Czy trzeba wykonać analizę danych, budowę cech, ocenę jakości modelu i wizualizację wyników?
7. Jakie biblioteki lub frameworki preferujecie (scikit-learn, XGBoost, CatBoost, TensorFlow itp.)?
8. Jakie terminy realizacji i budżet rozważacie?

Budżet: 27000 UAH Termin: 14 dni

Mogę zająć się częścią Python od A do Z - od wydobywania danych z Mongo/SQL do cech, modelu bazowego, sprawdzania jakości i przygotowania wyników w postaci skryptów lub notebooka.

Zobacz, jest tu niuans - jeśli już są etykiety grup behawioralnych, to będzie klasyfikacja. Jeśli etykiet nie ma, wtedy poprawniej zacząć od segmentacji lub klasteryzacji, a potem uzgodnić biznesową interpretację grup. W cenie uwzględniam model wstępny, przygotowanie cech, ocenę jakości, dokumentację do uruchomienia i krótkie wnioski dla biznesu =)

Pytania
> Czy jest gotowa cecha docelowa, czy grupy trzeba znaleźć na podstawie zachowania
> Jaki wynik jest potrzebny na wyjściu - plik z grupami klientów, pipeline Python, raport, czy integracja z powrotem do bazy

Podobne przypadki Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - automatyzacja i logika AI dla procesów biznesowych
> https://business.ingello.com/fractal - architektura agentowa i analityczna dla złożonych systemów
> https://business.ingello.com/forma-crm - CRM i praca z danymi klientów, blisko do zadania segmentacji

Strona główna po FLH - https://systems-fl.ingello.com/ua

Ocena - 48 000 UAH i 14 dni na pierwszą wersję roboczą. Dokładniej powiem po przejrzeniu struktury tabel, przykładu surowych danych i pożądanego formatu wydania. Rozwiń

Budżet: 700 UAH Termin: 2 dni

Kostjantynie, mogę szybko przekształcić twoje surowe dane z Mongo/SQL na zrozumiałe grupy behawioralne. Najpierw oczyścię i przygotuję 20k rekordów, następnie zbuduję cechy, dobiorę model klasyfikacji w Pythonie i sprawdzę jego jakość na walidacji. Mam duże doświadczenie w pracy z danymi, automatyzacją i optymalizacją przetwarzania — więc dostarczę nie tylko model, ale także powtarzalny pipeline. Jestem gotów omówić szczegóły zadania.

Budżet: 1200 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry, Kostyantin!

Mam umiejętności analityczne oraz doświadczenie, które pomogą Twojemu biznesowi rozwijać się dzięki marketingowi. Rozumiem, że planujesz zbudować model klasyfikacji klientów na podstawie danych z Mongo/SQL. Mogę pomóc w stworzeniu cech oraz efektywnego modelu w Pythonie do segmentacji klientów na grupy behawioralne, co pozwoli lepiej zrozumieć odbiorców i dostosować strategie marketingowe.

Przeprowadziłem wstępną analizę Twojego projektu i mam kilka pomysłów dotyczących budowy cech oraz modelu. Mogę wysłać szczegółowe propozycje w wiadomościach prywatnych. Widzę również potencjał wykorzystania AI do uzyskania cennych wniosków z Twoich danych.

Zanim zaczniemy, przeprowadzę audyt dostępnych danych klientów, aby zrozumieć ich strukturę i jakość. Na podstawie tej analizy stworzę indywidualną strategię budowy cech dla modelu klasyfikacji.

Jestem gotów omówić szczegóły projektu oraz Twoje oczekiwania. W moim profilu znajdują się przykłady prac i rzeczywiste przypadki, które mogą Cię zainteresować:

- 243 konwersje miesięcznie: usługi ubezpieczeniowe
- 178 zgłoszeń w ciągu 1,5 miesiąca: usługi prawnika w Londynie
- 263 tys. organicznych użytkowników w pierwszym roku działania strony
- Z 0 do 450 organicznych kliknięć z Google dziennie

Proponuję przejść do omówienia Twojego projektu w prywatnych wiadomościach, aby omówić szczegóły dotyczące danych klientów oraz celu budowy modelu klasyfikacji. To pomoże zsynchronizować nasze działania w celu osiągnięcia najlepszego wyniku. Rozwiń

Budżet: 1500 UAH Termin: 3 dni

Cześć, Kostiantynie! Zrobię na gotowo w Pythonie: podłączę się do Mongo/SQL, oczyścię i zbiorę cechy z waszych ~20k rekordów i nauczę model, który podzieli klientów na grupy behawioralne. Na wyjściu — kod (pandas + scikit-learn), powtarzalny pipeline i krótka analiza każdego segmentu, aby wynik można było wykorzystać, a nie tylko patrzeć na liczby.

Pracuję z analizą i automatyzacją w Pythonie. Biorę cenę startową — teraz zbieram pierwsze opinie tutaj, więc robię to korzystnie.

Orientacyjnie 1500 zł i 3 dni po uzyskaniu dostępu do danych.

Jedno wyjaśnienie co do istoty: grupy trzeba znaleźć automatycznie na podstawie zachowania (segmentacja bez etykiet), czy już macie gotowe etykiety i trzeba nauczyć klasyfikator pod nie? Od tego zależy wybór modelu.

Mogę najpierw stworzyć szybki prototyp na próbie waszych danych — zobaczycie podejście jeszcze przed rozpoczęciem.

Budżet: 1500 UAH Termin: 1 dzień

Cześć
Wszystko jasne, jestem gotów do wykonania. Zrobię to w Pythonie: wyciągnę dane z Mongo/SQL, zbuduję cechy i nauczę model, który podzieli klientów na grupy behawioralne. Zakres jest niewielki, więc zrobię to w 1 dzień. Na wyjściu gotowy kod, segmentacja klientów i krótki opis każdej grupy. Na początek potrzebny jest tylko dostęp do danych. Jak tylko wyślesz, od razu się za to zabieram.

Budżet: 12000 UAH Termin: 10 dni

Cześć!

Zrobię na Pythonie: inżynieria cech z surowych danych (Mongo/SQL, ~20k rekordów) + model klasyfikacji klientów na grupy behawioralne.

Podejście w skrócie:
• EDA + czyszczenie, selekcja i inżynieria cech z surowych pól.
• Jeśli grupy są już określone przez biznes — trening klasyfikatora (gradient boosting / regresja logistyczna) z walidacją; jeśli nie — najpierw klasteryzacja w celu wydzielenia segmentów behawioralnych.
• Metryki jakości, interpretacja (które cechy definiują grupę), powtarzalny pipeline + instrukcja uruchomienia.

Oddam czytelny kod (Python, z komentarzami) + krótki raport dotyczący segmentów.
Przykłady prac: Freelancehunt · podejście techniczne: https://guardlabs.online

Jedno wyjaśnienie: grupy są już określone przez biznes czy trzeba je wydzielić z danych? Od tego zależy typ modelu.
Cena: od 12000 zł, termin 7–10 dni (w zależności od czystości danych). Rozwiń

Budżet: 1000 UAH Termin: 3 dni

Dobry wieczór! Robiłem segmentację klientów w Pythonie — cechy w stylu RFM (wiek, częstotliwość, sumy, aktywność) + klasteryzacja i profilowanie każdej grupy, aby powstały żywe segmenty, a nie bezimienne numery. Wyciągnę dane z Mongo/SQL, oczyścię surowe zapisy i zbuduję pipeline. Od razu najważniejsze: co mniej więcej znajduje się w tych 20k zapisach i do czego potrzebne będą później segmenty — pod to dobiorę cechy. Zrobię to w 3 dni.

Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni

Cześć! Zadanie jest całkowicie zrozumiałe i doskonale pasuje do mojego zestawu umiejętności. Mam praktyczne doświadczenie w pracy zarówno z relacyjnymi bazami SQL, jak i z NoSQL, w tym MongoDB, więc szybko i poprawnie przystąpię do pracy.

Do realizacji projektu wykorzystam standardowy analityczny pipeline w Pythonie: bibliotekę Pandas do czyszczenia danych, przetwarzania braków oraz generowania cech behawioralnych, a także Scikit-learn do budowy i oceny modelu klasyfikacji. Wypróbuję kilka algorytmów, na przykład Random Forest lub XGBoost, aby wybrać najlepszą dokładność.

Na wyjściu otrzymasz czysty skrypt Python z gotowym modelem oraz opisem wydzielonych grup behawioralnych. Jestem gotów przystąpić do dyskusji na temat szczegółów oraz analizy struktury twoich danych już teraz.

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry. Mam doświadczenie w opracowywaniu i klasyfikacji danych z wykorzystaniem różnych modeli uczenia maszynowego. Proszę się zgłaszać, porozmawiamy. Będę szczęśliwy, mogąc pomóc.

Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni

Dzień dobry, W programowaniu internetowym pracuję już od ponad 9 lat. Pracuję z rest api, frameworkami i cms takimi jak django, laravel, yii2, wp, opencart, codeigniter itd. Jestem gotów wykonać zadanie. Opinie: Freelancehunt

Budżet: 3000 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry!\nJestem gotów napisać klasyfikator w Pythonie, mogę używać modeli zarówno płatnych, jak i lokalnych, jeśli są zasoby do wdrożenia.\nPreferuję zobaczyć, jakie dane będą dostępne i z czym będę musiał pracować.

Budżet: 3000 UAH Termin: 2 dni

Jestem Nina, menedżer zespołu backendowego.

Konstantyn, cześć! Zadanie dotyczące przetwarzania surowych danych i przekształcania ich w grupy behawioralne jest całkowicie zrozumiałe. Na bazie 20 000 rekordów z MongoDB/SQL zbudujemy czysty, reprodukowalny pipeline w Pythonie.
Napiszemy całą logikę ML w ciągu 2 dni.

Co zostanie zrobione:

Eksport i czyszczenie: Połączymy się z twoją bazą (Mongo/SQL), wyciągniemy surowe logi i oczyścimy je z braków, duplikatów i anomalii za pomocą pandas.

Inżynieria cech: Na podstawie surowych działań klientów zaprojektujemy silne cechy behawioralne (częstotliwość, aktywność, objętości, świeżość interakcji).
Modelowanie i walidacja: Jeśli masz gotową adnotację grup - wytrenujemy klasyfikator (XGBoost/LightGBM) z oceną dokładności. Jeśli nie ma etykiet - przejdziemy przez klasteryzację (KMeans/DBSCAN) w celu dobrania optymalnej liczby segmentów.

Warunki: 3000 UAH za gotowy i udokumentowany pipeline pod klucz przez Safe. Termin - 2 dni. Na wyjściu oddajemy czysty kod (notatnik lub skrypty) w kontenerze Docker.

Konstantyn, powiedz mi najważniejsze: grupy behawioralne są już określone i oznaczone w bazie, czy trzeba je zidentyfikować automatycznie na podstawie klasteryzacji? Czekamy na wiadomość prywatną, gotowi do startu. Rozwiń

Budżet: 1200 UAH Termin: 2 dni

Cześć! Jestem gotów zrealizować projekt klasyfikacji klientów w Pythonie. Zadanie jest całkowicie zrozumiałe, mam doświadczenie w analizie danych i modelach ML.

Jak wykonam pracę:

Eksport i czyszczenie: Połączę się z Twoją bazą (Mongo/SQL) lub przetworzę gotowy eksport, oczyściłem surowe dane z braków i anomalii za pomocą pandas.

Generacja cech (Feature Engineering): Stworzę kluczowe metryki behawioralne na podstawie dostępnych danych (częstotliwość działań, aktywność, paragony itp.).

Modelowanie: Zbuduję model klasyfikacji/klasteryzacji (użyję scikit-learn), który wyraźnie podzieli 20 000 klientów na logiczne grupy behawioralne.

Raport: Dostarczę gotowy skrypt z komentarzami oraz zrozumiałą wizualizację (wykresy rozkładu grup).

Ponieważ buduję swoją ocenę na giełdzie, wykonam pracę za bardzo rozsądny budżet i maksymalnie szybko. Pracuję przez Safe. Jestem gotów rozpocząć dyskusję już teraz! Rozwiń

Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień

Cześć. Zadanie dotyczące klasyfikacji klientów z wykorzystaniem Pythona oraz danych z Mongo/SQL jest mi bliskie. Mam doświadczenie w przetwarzaniu surowych danych i tworzeniu cech do dalszej analizy, a także w realizacji logiki grupowania użytkowników. Chciałbym się dowiedzieć, jaki jest ostateczny cel tego podziału na grupy behawioralne i jak będą one stosowane. Jestem gotów omówić szczegóły i zaproponować podejścia.

Budżet: 4500 UAH Termin: 3 dni

Cześć, Konstantynie!

Zadanie jest maksymalnie zrozumiałe. Praca z surowymi danymi, projektowanie jakościowych cech (feature engineering) oraz klasyfikacja to standardowy i ulubiony pipeline. 20 tysięcy rekordów to doskonała ilość, aby zbudować dokładny i stabilny model bez przeuczenia.

Jak poradzimy sobie z tym zadaniem:

Krok 1 (Czyszczenie): Pobierzemy surowe dane z twojej bazy (Mongo/SQL), oczyścimy je z anomalii, braków i duplikatów.

Krok 2 (Cechy): Stworzymy silne cechy behawioralne (features), które wyraźnie podzielą klientów na grupy docelowe.

Krok 3 (Model): Dobierzemy optymalny algorytm klasyfikacji (Scikit-learn / XGBoost / LightGBM) i przeprowadzimy walidację krzyżową, aby metryki były rzeczywiste, a nie tylko "ładne" na papierze.

Krok 4 (Finał): Przygotujemy wszystko w postaci czystego skryptu Python. W razie potrzeby zapakujemy w Docker, aby szybko uruchomić w jednym kliknięciu w twoim środowisku.

Dlaczego wszystko będzie jasne:
Specjalizuję się w Pythonie i budowie odpornych systemów przetwarzania danych. Piszę czysty, strukturalny kod, który później łatwo utrzymać.

Jeśli jesteś gotowy omówić szczegóły i strukturę danych — czekam na wiadomości prywatne. Zaczniemy od razu! Rozwiń

Budżet: 27000 UAH Termin: 14 dni

👋 Cześć. Moje portfolio - Freelancehunt

Pracuję z Pythonem i zadaniami uczenia maszynowego, w szczególności z klasyfikacją i segmentacją klientów na podstawie surowych danych z SQL/Mongo.

💼 Mogę wziąć wasze ~20 000 rekordów, przeprowadzić pełne przygotowanie danych, następnie stworzyć cechy pod kątem zachowań klientów i zbudować model klasyfikacji na grupy.

⏰ Termin - 2 tygodnie.
💵 Budżet - 1000$.

🚀 Dobrze systematyzuję pracę i biorę odpowiedzialność za terminy oraz zachowanie waszych nerwów.

Budżet: 27000 UAH Termin: 14 dni

👋 Witam, największe i najciekawsze projekty — Freelancehunt

Zrozumiałem zadanie: jest ~20 000 rekordów klientów w MongoDB/SQL z surowymi danymi. Należy zbudować cechy i model klasyfikacji klientów na grupy behawioralne (RFM, klasteryzacja itp.).
Co zrobię:

Załadunek i oczyszczanie danych
EDA (analiza eksploracyjna)
Feature Engineering (tworzenie użytecznych cech: częstotliwość zakupów, średni koszyk, recency, metryki behawioralne itp.)
Klasteryzacja / klasyfikacja klientów (KMeans, DBSCAN, Hierarchical lub nadzorowana, jeśli jest cel)
Wizualizacja segmentów
Przygotowanie modelu do dalszego użycia (pickle / ONNX / API)

Stos: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn, PyMongo / SQLAlchemy)
Koszt: 1000 $
Termin: 2 tygodnie
Zdam:

Jupyter Notebook z pełnym procesem
Czysty kod Python
Opis segmentów i rekomendacje dotyczące pracy z nimi

Jestem gotów zacząć od razu po uzyskaniu dostępu do danych i doprecyzowaniu pożądanych grup.
Jak podoba Ci się ta propozycja? Rozwiń

Budżet: 25000 UAH Termin: 14 dni

Dzień dobry, mam ponad 5-letnie doświadczenie w Pythonie i pracy z danymi, bez problemu zrealizuję budowę cech i modelu klasyfikacji na podstawie waszych danych z Mongo/SQL. Dobiorę optymalne podejście - od przygotowania zestawu danych i inżynierii cech po uczenie, walidację i finalne rozwiązanie gotowe do integracji. Czekam na wiadomość w prywatnych!

Budżet: 5000 UAH Termin: 5 dni

Dzień dobry!

Profesjonalnie opracowuję rozwiązania do analizy danych oraz modele uczenia maszynowego w Pythonie. Jestem gotów zrealizować dla Państwa pełny pipeline ML: od wydobywania surowych danych z MongoDB/SQL i budowy informacyjnych cech (Feature Engineering) po trenowanie dokładnego modelu klasyfikacji (lub klasteryzacji) klientów w grupy behawioralne (pandas, scikit-learn, XGBoost/LightGBM) + zorganizować cały kod dla wygodnej dalszej obsługi.

Proszę napisać do mnie w wiadomości prywatnej, doprecyzujemy szczegóły.

Budżet: 900 UAH Termin: 7 dni

Cześć!

Mam ponad 6-letnie doświadczenie w analizie danych. Pracuję z Pythonem, SQL i uczeniem maszynowym. Mogę pomóc w przygotowaniu danych z Mongo/SQL, budowie cech oraz stworzeniu modelu klasyfikacji klientów według grup behawioralnych.

Jestem gotów zapoznać się z danymi i omówić szczegóły projektu. Proszę o kontakt!

Budżet: 1300 UAH Termin: 5 dni

Dzień dobry! Zainteresował mnie Państwa projekt. Mam solidną bazę w Pythonie oraz pracy z bazami danych, jestem gotów zająć się analizą i budową modelu klasyfikacji klientów. Jak proponuję zorganizować pracę: Przygotowanie danych -> Inżynieria cech -> Modelowanie (Grupowanie behawioralne) Wszystkie etapy będą realizowane w Pythonie (będę używał Pandas, Scikit-learn). Chętnie zapoznam się ze strukturą Państwa danych, aby dokładniej ocenić terminy.

Budżet: 8000 UAH Termin: 3 dni

Witaj, jestem gotów zrealizować projekt w języku programowania Python do klasyfikacji klientów na różne grupy behawioralne. Jeśli jesteś zainteresowany wysokiej jakości wykonaniem projektu - pisz na wiadomości prywatne.

Budżet: 27000 UAH Termin: 10 dni

mamy już praktycznie gotowe rozwiązanie dla AI-segmentacji i klasyfikacji klientów w Pythonie, które można szybko dostosować do Twoich danych i uruchomić w pracy ))

Możemy zrealizować etap w ciągu 10 dni i za $1600 - podłączenie do Mongo lub SQL, oczyszczanie, budowa cech, uczenie modelu, ocena jakości, notebook lub skrypt, krótki raport dotyczący grup klientów.

Zobacz, tutaj jest niuans - jeśli masz już docelowe etykiety grup, to będzie klasyfikacja, jeśli etykiet nie ma - lepiej przejść przez klasteryzację, a potem opisać grupy behawioralne.

Trzeba wyjaśnić 2 rzeczy - czy są już poprawne grupy do nauki i jaki wynik potrzebny na wyjściu - model jako plik, API, raport czy integracja w Twoim systemie.

Relewantne przykłady Ingello
- https://business.ingello.com/vorfahr - AI i logika SaaS z przetwarzaniem danych i automatyzacją
- https://business.ingello.com/fractal - automatyzacja skomplikowanych procesów roboczych i scenariusze agenta
- https://business.ingello.com/forma-crm - praca z danymi klientów, CRM i logika biznesowa

FLH-landing Ingello - https://systems-fl.ingello.com/ua

Możemy omówić to tutaj w projekcie, jestem w kontakcie. Rozwiń

Budżet: 5000 UAH Termin: 3 dni

Zrozumiałem TŻ: jest około 20 000 zapisów klientów w Mongo lub SQL z surowymi danymi, na ich podstawie trzeba zbudować cechy i model klasyfikacji klientów na grupy behawioralne, wszystko w Pythonie.

Zanim weźmiemy model, kluczowe pytanie to, czy zadanie ma gotowe oznaczenia grup, czy grupy trzeba wydobyć z danych. Jeśli grupy behawioralne nie są wcześniej określone, to raczej klasteryzacja plus interpretacja segmentów, a nie klasyczna klasyfikacja. Jeśli oznaczenia są, to model nadzorowany. Od tego zależy cały pipeline, więc to pierwsza rzecz, którą warto ustalić.

Ogólny plan: wyeksportowanie i oczyszczenie danych z Mongo lub SQL, budowa cech z surowych pól (agregaty zachowań, częstotliwość, świeżość, sumy itp.), potem model. Do segmentacji klasteryzacja z doborem liczby grup, do klasyfikacji boosting gradientowy lub prostszy model bazowy jako punkt odniesienia. Na wyjściu reprodukowalny pipeline w Pythonie, ocena jakości i krótki opis, co oznacza każda grupa.

Pracuję z Pythonem i danymi na co dzień, przetwarzanie, cechy i modele na pandas oraz scikit-learn to narzędzie robocze.

Proszę o informację: grupy klientów są już określone i oznaczone, czy trzeba je wydobyć z danych? I lepiej brać dane z Mongo czy z SQL?

Budżet: 8000 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry!

Zrobię to w Pythonie: wyciągnę dane z Mongo/SQL, zbuduję cechy na podstawie surowych danych i nauczę model do podziału klientów na grupy behawioralne.

Jeden ważny punkt zasadniczy (od niego zależy podejście): jeśli grupy nie są wcześniej określone i nie ma etykiet — to jest klasteryzacja (nadzorowana: segmentacja przez k-means / hierarchiczną, z doborem liczby grup i interpretacją, co to za segmenty). Jeśli grupy/etykiety są już określone — wtedy klasyfikacja (nadzorowana, z oceną dokładności). Oba warianty zrobię, po prostu to różne modele — doprecyzujemy, co macie.

Co do procesu: eksploracja i czyszczenie danych (~20k rekordów) → inżynieria cech → nauka modelu → ocena jakości → interpretacja segmentów (aby grupy były nie tylko numerami, ale zrozumiałymi typami behawioralnymi, które można wykorzystać). Stos technologiczny — Python (pandas, scikit-learn).

Proszę o informację: grupy klientów są już określone (są etykiety) czy trzeba je wydobyć z danych? I jakie są surowe pola (dla zrozumienia, jakie cechy budować). Szczegóły chętnie uzgodnimy osobiście.

Budżet: 1500 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry, mogę wykonać twoje zadanie dzisiaj. Pisz =)

Budżet: 26990 UAH Termin: 29 dni

Dzień dobry!
Nazywam się Walentyn i reprezentuję Arctic Web Agency. Jesteśmy zespołem, który specjalizuje się w tworzeniu nowoczesnych i efektywnych rozwiązań dla biznesu. W wiadomościach prywatnych mogę przesłać przykłady naszych podobnych prac. Jesteśmy gotowi zająć się Twoim projektem!
Z poważaniem
Zespół Arctic Web
Freelancehunt

Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień

Cześć!

Jestem gotowy do rozpoczęcia realizacji projektu w Pythonie.

Mogę pomóc w pełnym cyklu pracy:

• podłączenie do MongoDB / SQL i analiza surowych danych;
• czyszczenie i przygotowanie danych;
• budowa cech na podstawie zachowań klientów;
• segmentacja / klasyfikacja klientów na grupy behawioralne;
• uczenie i testowanie modelu;
• ocena jakości modelu;
• przygotowanie wyników w wygodnym formacie;
• w razie potrzeby — dokumentacja i wyjaśnienie logiki działania.

Jestem gotowy do omówienia struktury danych i od razu rozpocząć pracę.

Proszę o informację:

• Jakie dokładnie dane znajdują się w bazie: zakupy, aktywność, płatności, zgłoszenia, wydarzenia?
• Grupy behawioralne są już określone, czy trzeba je stworzyć na podstawie danych?
• Czy potrzebna jest klasyfikacja z gotowymi etykietami, czy klasteryzacja klientów?
• W jakim formacie oczekujecie wyników: skrypt Python, Jupyter Notebook, API czy raport?
• Czy jest dostęp do bazy lub testowy zrzut danych?

Będę zadowolony z współpracy. Rozwiń

Budżet: 4500 UAH Termin: 1 dzień

Witam. Pracuję z Pythonem od ponad 9 lat. Jestem gotowy do współpracy. Proszę o kontakt.

Budżet: 6000 UAH Termin: 5 dni

Cześć!

Zadanie jest zrozumiałe. Mam doświadczenie z Pythonem, pandas, numpy, sklearn oraz pracą z MongoDB/SQL.

Co zrobię:
Analiza surowych danych i ich oczyszczanie
Budowa odpowiednich cech z wzorców behawioralnych
Model klasyfikacji/klasteryzacji na grupy behawioralne
Walidacja wyników i opis grup

Przed dokładną wyceną chciałbym wyjaśnić: jaka jest struktura danych w bazie danych, jakie atrybuty mają znaczenie dla klasyfikacji i co oznaczają grupy behawioralne dla Twojego biznesu.

Jestem gotowy do dyskusji. Rozwiń

Budżet: 7000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć!

Zadanie jest jasne — segmentacja behawioralna klientów na podstawie 20 000 rekordów z MongoDB/SQL w Pythonie.

Widzę to tak: EDA i czyszczenie danych, inżynieria cech w celu wydobycia cech behawioralnych, klasteryzacja w celu znalezienia naturalnych grup oraz klasyfikator, który przypisuje nowego klienta do odpowiedniej grupy. Na wyjściu — kod, raport i wizualizacja klastrów.

Szczegóły dotyczące terminów i ceny omówimy prywatnie — chcę najpierw wyjaśnić, jakie pola są w danych i czy już istnieją zdefiniowane grupy behawioralne, czy trzeba je znaleźć samodzielnie.

Mam nadzieję na współpracę!

Budżet: 10000 UAH Termin: 5 dni

Cześć, Konstantynie!

Jak zrozumiałem z opisu, trzeba wziąć około 20 000 rekordów z MongoDB/SQL, przygotować cechy (feature engineering) i zbudować model klasyfikacji klientów według grup behawioralnych w Pythonie.

W podobnym projekcie dla platformy WMS od podstaw projektowałem API i warstwę integracyjną, gdzie dużą uwagę poświęcono przygotowaniu i normalizacji danych z różnych źródeł.

Pracowałem również z wysokoobciążonymi systemami analitycznymi w Go, ClickHouse i MySQL, gdzie jakość danych i budowa efektywnych cech miały bezpośredni wpływ na wynik.

Mam kilka pytań:

a) Czy grupy behawioralne są już oznaczone (supervised classification), czy trzeba je najpierw określić za pomocą klasteryzacji, a potem uczyć klasyfikator?
b) Jakie dokładnie pola zawierają rekordy (transakcje, aktywność, demografia, historia interakcji itp.)?

Zacząłbym od analizy jakości danych, budowy cech, podstawowego modelu i porównania kilku algorytmów. Nieoczywistym ryzykiem jest to, że jeśli klasy były tworzone ręcznie lub są mocno niezrównoważone, potrzebna będzie osobna praca nad niezrównoważeniem i walidacją, w przeciwnym razie metryki mogą być mylące.

Orientacyjny budżet: 10 000–25 000 zł, termin 5–10 dni. Ostateczna cena po wyjaśnieniach dotyczących struktury danych, kryteriów klasyfikacji i oczekiwanych wyników.

Proponuję pracować przez Bezpieczną umowę (Sejf). Będę zadowolony, aby omówić szczegóły projektu. Rozwiń

Budżet: 10000 UAH Termin: 10 dni

Cześć!

Mam duże doświadczenie w programowaniu w Pythonie.
Jestem gotów wykonać postawione zadanie.

Proponuję omówić szczegóły w wiadomościach prywatnych.

Budżet: 9999 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry. Mam doświadczenie w pracy z danymi tabelarycznymi w Data Science. Jeśli możesz, proszę wyślij próbkę danych, zobaczę, co można z nimi zrobić.

Budżet: 6500 UAH Termin: 5 dni

Dzień dobry!

Mam doświadczenie w programowaniu w Pythonie, pracy z SQL oraz przetwarzaniu danych.

Mogę wykonać pełny cykl: pozyskiwanie danych z MongoDB/SQL, przygotowanie i oczyszczanie danych, budowa cech behawioralnych oraz modeli segmentacji/klasyfikacji klientów.

Aby dokładniej ocenić, chciałbym wyjaśnić, czy istnieją już gotowe grupy klientów do nauki modelu, czy trzeba je określić automatycznie na podstawie danych.

Będę zadowolony, mogąc omówić szczegóły projektu.

Budżet: 1300 UAH Termin: 1 dzień

Witam! Zainteresował mnie Twój projekt. Jestem programistą Python z fokusowaniem na rozwiązania AI i pracą z danymi, gotowym podjąć się pełnego cyklu budowy modelu klasyfikacji (od przygotowania surowych danych do wdrożenia modelu). Mam silne doświadczenie w pisaniu architektury w Pythonie, integracji baz danych oraz tworzeniu inteligentnych usług. Posiadam doświadczenie komercyjne w zastępowaniu pierwszej linii menedżerów na agentów i kwalifikacja klientów była jednym z warunków - więc to leży w mojej kompetencji.

Budżet: 1500 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry! Wykonam to zadanie szybko, a przede wszystkim jakościowo w ciągu 1 dnia!!!! Proszę o kontakt!!!!

Budżet: 1200 UAH Termin: 3 dni

Witam.

Mogę stworzyć pierwszą roboczą wersję ML-pipeline'u w Pythonie do segmentacji klientów według cech behawioralnych.

Kluczowe ustalenie na początku: czy są już gotowe etykiety grup. Jeśli są — robimy klasyfikację nadzorowaną z podziałem na zbiór treningowy/testowy i metrykami jakości. Jeśli etykiet nie ma — budujemy segmentację przez clustering, z doborem liczby grup i opisem logiki każdego segmentu.

W pracy uwzględniam:
- wyciąganie danych z MongoDB / SQL lub z eksportów
- oczyszczanie surowych zapisów, braki, anomalie
- inżynierię cech: aktywność, częstotliwość, świeżość, objętości, cechy podobne do RFM
- model bazowy na scikit-learn
- ocenę jakości, zapis modelu i oznaczony zbiór danych
- krótki raport, aby było jasne, co oznacza każda grupa klientów

Przed rozpoczęciem pracy muszę wyjaśnić:
- jaka jest struktura danych w MongoDB / SQL
- czy są gotowe klasy klientów
- jaki wynik jest potrzebny: plik, model, skrypt czy zapis grup z powrotem do bazy danych
- jak te grupy będą wykorzystywane dalej

Szczegóły możemy omówić w wiadomościach prywatnych. Rozwiń

Budżet: 5000 UAH Termin: 4 dni

Witam!\nRobiłem podobne zadania w Pythonie. Proszę o wyjaśnienie, czy to są nieznane grupy, czy trzeba znaleźć, czy są gotowe etykiety grup? Od tego zależy podejście.

Budżet: 1500 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry!

Zadanie jest zrozumiałe — budowa segmentacji behawioralnej klientów na podstawie surowych danych.

Co zrobię:

Podłączenie do MongoDB/SQL, wyciągnięcie i audyt 20k rekordów
Czyszczenie danych: anomalie, braki, normalizacja
Inżynieria cech: z logów behawioralnych — metryki aktywności, częstotliwości, objętości, cechy RFM
Model: klasteryzacja (K-Means + DBSCAN) w celu wykrycia grup behawioralnych, dobór optymalnej liczby klastrów (metoda łokcia + wynik sylwetki)
Wynik: oznakowany zbiór danych, zapisany model, raport z opisem każdej grupy klientów oraz rekomendacjami
Stos: Python, pandas, scikit-learn, pymongo

Proszę o doprecyzowanie: dane są już oczyszczone czy całkowicie surowe? Czy jest etykieta docelowa (nadzorowane) czy trzeba samodzielnie znaleźć grupy (nienadzorowane)? Rozwiń

Budżet: 7000 UAH Termin: 7 dni

Witam! Zadanie budowy modelu behawioralnego klientów jest mi całkowicie zrozumiałe. Uczę się na kierunku „Systemy sztucznej inteligencji”, więc rozwój architektury modeli ML oraz inżynieria cech to mój profilowy stos.

Jak proponuję zrealizować projekt w Pythonie:
Data Prep: Wyciągamy surowe dane z waszej bazy (SQL/Mongo), przeprowadzamy czyszczenie od anomalii oraz uzupełnianie braków.
Inżynieria cech: Na podstawie logów behawioralnych wygenerujemy gęstą macierz cech (metryki aktywności, częstotliwości i objętości interakcji).
Modelowanie: Zbudujemy i nauczymy optymalny model (klasyfikacja/klasteryzacja przez scikit-learn), dobierzemy hiperparametry oraz wyprowadzimy metryki oceny jakości modelu.
Będę zadowolona, aby omówić specyfikę surowych danych w wiadomościach prywatnych!

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć!

Na podstawie twoich 20 000 surowych zapisów z Mongo/SQL opracuję zoptymalizowany pipeline do oczyszczania danych i generowania cech behawioralnych (features) w Pythonie. Zrealizuję dokładny model, który segmentuje klientów na grupy i w razie potrzeby zaktualizuje status każdego użytkownika w bazie danych. Otrzymasz gotowy, udokumentowany skrypt, który automatycznie ładuje surowe dane, formuje macierz cech i prognozuje klasy. Powiedz mi, czy masz już oznaczone klasy do nauki modelu, czy zadanie polega na poszukiwaniu ukrytych segmentów poprzez klasteryzację? Napisz na prywatnej wiadomości — omówimy strukturę bazy i zaczniemy.