Бюджет: 800 UAH Срок: 2 дня
Добрый день. Парсинг для прома делаю регулярно (как раз последний проект был связан с заливкой на пром https://freelancehunt.com/project/parsing-proma/391982.html ). Скиньте ссылку на сайт донор, пожалуйста.
Нужен парсинг интернет-магазина для прома. Количество товаров 6400шт. Обязательно: название товара, цена товара ,описание товара , группы в каталоге. сохранить результат парсинга товаров в Эксель файл
Бюджет: 800 UAH Срок: 2 дня
Добрый день. Парсинг для прома делаю регулярно (как раз последний проект был связан с заливкой на пром https://freelancehunt.com/project/parsing-proma/391982.html ). Скиньте ссылку на сайт донор, пожалуйста.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 4 дня
Здравствуйте. Предлагаю свои услуги по парсингу. Информацию о сайте-доноре напишите пожалуста в личку
Бюджет: 400 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте, готов выполнить данный проект.
Для уточнения деталей проекта и полной стоимости иишите в ЛС или...
Скайп spider13software
icq 3533966
Телеграм @spider13software
Сайт https://spider13.net/
Бюджет: 1200 UAH Срок: 4 дня
Здравствуйте, Ольга
Имею большой опыт в сфере парсинга и обработки данных. Готов взяться за ваш проект уже сегодня.
Пару дней назад закрыл очень похожий проект по парсингу товаров для магазина на WooCommerce. Количество позиций - около 7000, правда там результаты в итоге экспортировались в CSV-табличку.
Работал и с Excel, правда в обратном порядке - переносил товары из таблицы XLS в базу данных. Так что с тематикой знаком прекрасно.
В любом случае, буду рад обсудить детали этого проекта и ответить на все интересующие вас вопросы в ЛС.
Также можете найти меня здесь:
Telegram - https://t.me/etozheartemka
Skype - killkick2013
VK - vk.com/kayart
Бюджет: 350 UAH Срок: 1 день
Уточните - нужно парсить магазин, который уже располагается на prom.ua? Или это интернет-магазин, его нужно спарсить и Вам предоставить файл excel, годящийся для импорта в систему prom? А может, нужно спарсить магазин на prom и упаковать в excel-файл, который годится для импорта на другой магазин на prom?
Зря Вы отклонили ставку Андрея Васильева. 6500 товаров. Только одна электроенергия чего стоит. Вы, наверное, этого не понимаете...
Добрый день! Необходимо выполнить две задачи: 1. Разработать парсер товаровсо стороннего сайта (10–40 тыс. позиций, маркетплейс) с сохранением структурированных данных в MySQL для последующего вывода в WordPress. 2. Установить и настроить n8n на VPS, а также организовать AI-обработку контента: настройку промптов, рерайт текстов, обработку изображений, SEO-оптимизацию и проверку текстов на AI-детекцию. Можно оценить стоимость выполнения как всего проекта, так и каждой задачи отдельно. .
Необходимо выполнить парсинг с каналов Вайбер (Общее количество - 49 каналов, около 80 тыс. подписчиков).
Для существующей микросервисной системы требуется разработать независимый сервис-обработчик Excel-файлов. Задача заключается в создании надежного конвейера по приему, валидации и трансформации данных из таблиц в структурированный формат базы данных. Функциональные задачи: Разработка API на базе gRPC для получения команд на обработку и отдачи статусов выполнения. Реализация логики парсинга файлов: чтение больших объемов данных (XLSX), очистка, проверка типов и приведение к бизнес-моделям. Реализация слоя доступа к данным (Repository/Unit of Work) для сохранения результатов в PostgreSQL через Entity Framework Core. Обеспечение потокобезопасности и эффективного использования ресурсов (особенно при обработке файлов большого размера). Технические требования: Платформа: .NET 10. Архитектурные паттерны: Dependency Injection, CQRS, модульная архитектура проекта. Коммуникация: Строго gRPC. Работа с Excel: Использование производительных библиотек (например, EPPlus, OpenXML или аналоги по выбору). Модульность: Код должен быть организован так, чтобы сервис легко масштабировался и был пригоден для тестирования. Ожидаемый результат: Полностью рабочий микросервис, готовый к развертыванию в контейнеризированной среде. Чистая кодовая база с соблюдением принципов SOLID. Документированные .proto файлы. Базовые unit-тесты для критических узлов обработки данных. Требования к кандидату:В отклике, пожалуйста, укажите: Ваш опыт работы с .NET в микросервисной архитектуре. Примеры того, как вы организуете DI и модульность в своих проектах. Опыт работы с Excel-библиотеками в .NET. Готовность работать по gRPC контрактам.
Добрый день. Нужен парсер по ключевым словам с выводом результатов через телеграм бота. Как это должно работать: Автоматический поиск на 4 сайтах по ключевым словам, которые время от времени изменяются. Поисковые запросы отправляются каждых несколько минут. Слова загружаются в виде .txt файла. ТГ должен содержать кнопки: запустить бота, остановить бота, скачать файл (скачивается файл с действующими ключевыми словами), загрузить файл (загружает отредактированный файл с новыми словами). Бот должен игнорировать ранее найденные результаты, т.е. не указывает одно и то же объявление дважды. Результат приходит в бота в виде ссылки с фото, но достаточно и просто ссылки. P.S. поиск по сайтам без API, VPS на 6Тб и 50 IPs уже имеются. За детальной информацией, пожалуйста, обращайтесь в ЛС.
Задача: один дашборд со всеми показателями бизнеса — реклама, воронка, оплаты, работа менеджеров, планирование выручки. Данные подтягиваются по API автоматически. Периметр: только направление YCL (трудоустройство в Европе). В Kommo есть и другие направления — в хранилище попадают только сделки воронок YCL (фильтр по воронке/тегу согласуем).1. Источники данных (интеграции) Kommo CRM — лиды, сделки, этапы воронки, ответственные, источники, даты переходов между этапами (обязательно сохранять историю), причины отказов, кастомные поля сделки (см. п. 2). Stripe — платежи, суммы, статусы (успех/отказ/возврат), привязка к сделке. Meta Ads — расходы, показы, клики, CPL, лиды по кампаниям (работает сейчас). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — планируются; архитектура — расширяемые коннекторы без переработки ядра. SEO/органика— Google Search Console + GA4. Сквозная связь: источник трафика → лид в Kommo → оплата в Stripe (UTM, ID сделки в metadata Stripe — механику предложить). 2. Обязательные разрезы (поля сделки в Kommo) Каждая метрика должна фильтроваться/группироваться по: Гражданство клиента (Кения, Нигерия, Индия и т.д.). Статус проживания: живет в своей стране / экспат (уже находится в Европе). Это два разных сегмента с разным циклом, конверсией и чеком. Страна размещения / услуга: Польша, Сербия, Словакия, Германия (ZAV). Менеджер, команда, канал трафика, период. Если каких-то полей в Kommo нет — исполнитель указывает, какие поля нужно завести, заказчик добавляет.3. Воронка и опережающие показатели Данные в разрезе воронки, по каждому этапу — итоговые и опережающие (leading) метрики: Трафик → лид: лиды, CPL по каналам + динамика расходов/кликов день-до-дня. Лид → квалификация: конверсия + скорость первого ответа, касания/звонки на менеджера в день, лиды без ответа. Квалификация → договор/счет: конверсия + отправленные офферы, зависшие сделки (дней на этапе более нормы). Счет → оплата: оплаты, средний чек + неоплаченные счета, неудачные платежи. Итог: выручка, ROMI по каналам, run rate до плана месяца. 4. Цикл сделки Средний и медианный цикл лид → оплата (ориентир бизнеса ~4 недели), тренд цикла во времени. Разложение цикла по этапам (сколько дней сделка сидит на каждом этапе) — чтобы видеть, какой именно этап растягивается. Список сделок, что зависли на этапе дольше нормы. Разрез цикла по сегментам: гражданство, статус проживания, страна размещения, менеджер. 5. Раннее предупреждение просадки (ключевой блок) Поскольку цикл ~4 недели, сегодняшние лиды = оплаты через месяц. Система должна: Сравнивать лиды/квалификации текущей недели с скользящим средним (4 недели) и при отклонении вниз выдавать алерт: «лидов −X%, при цикле 4 недели ожидайте просадку оплат в неделю [даты]». Строить прогноз оплат на 4 недели вперед из текущего пайплайна: сделки на каждом этапе × историческая конверсия этапа × остаток цикла. Подсвечивать красным недели, где прогноз ниже плана, — с запасом времени на реакцию. 6. Доплаты и планирование продаж В карточке сделки Kommo хранятся дата и сумма запланированной доплаты. Система должна: Собирать календарь будущих доплат: тотал ожидаемых, по неделям/месяцам. Подсвечивать просроченные доплаты (дата прошла, оплат в Stripe нет) — отдельный список для доталкивания. Считать план месяца как: план − уже оплачено − доплаты по графику = сколько нужно новых продаж (в деньгах и в штуках сделок за средним чеком). График по неделям: доплаты + прогноз новых оплат против недельного плана. 7. Работа менеджеров Дневной срез по каждому менеджеру: касания/звонки, разговоры, отправленные офферы, оплаты — по каждому дню отдельно, с графиком за период. Прогресс выполнения личного плана с сравнением с темпом месяца (впереди / в темпе / отстает). Бенчмаркинг с коллегами. 8. Визуализация и роли «Светофоры» (зеленый/желтый/красный) в ключевых метриках относительно норм/плана; шкалы прогресса; графики трендов; адаптив под мобильный. Роли: CEO — все; РОП — вся воронка и менеджеры; тимлид — своя команда; менеджер — свои показатели и позиция относительно коллег. 9. Отчеты и AI Автоматические отчеты по расписанию (ежедневное сведение, недельный отчет) в дашборд и/или мессенджер. Запросы в свободной форме («как изменился CPL с Meta за 2 недели?») — LLM поверх хранилища. Алерты по красной зоне и по правилам из п. 5–6. 10. Технические ожидания и этапность Хранилище (PostgreSQL/BigQuery или аналог) + ETL: webhooks Kommo + периодическая синхронизация (15–60 мин). Фронтенд: кастомный или BI-инструмент — предложить с обоснованием; требования к ролям, светофорам, прогнозу и AI-запросам должны быть реализуемыми. Этапы: (1) аудит и карта метрик → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, воронка, светофоры, роли → (3) цикл сделки, раннее предупреждение, доплаты и план → (4) SEO, AI-отчеты, алерты → (5) новые рекламные каналы. Оплата поэтапная, по каждому этапу — демо. В отзыве указать: похожие проекты (сквозная аналитика), стек с обоснованием, оценку сроков и стоимости по этапам, ежемесячную стоимость владения (хостинг, токены, лицензии).