Построить модель классификации клиентов

Доброго дня. Есть опыт работы с табличными данными в Data Science. Если можете, пришлите пожалуйста семпл данных, я посмотрю, что с ними можно сделать.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте!

Сделаю на Python: инженерия признаков из сырых данных (Mongo/SQL, ~20k записей) + модель классификации клиентов на поведенческие группы.

Подход кратко:
• EDA + очистка, отбор и инженерия признаков из сырых полей.
• Если группы уже определены бизнесом — обучение классификатора (градиентный бустинг / логрег) с валидацией; если нет — сначала кластеризация для выделения поведенческих сегментов.
• Метрики качества, интерпретация (какие признаки определяют группу), воспроизводимый пайплайн + инструкция запуска.

… Отдам читаемый код (Python, с комментариями) + короткий отчет по сегментам.
Примеры работ: Freelancehunt · технический подход: https://guardlabs.online

Одно уточнение: группы уже заданы бизнесом или нужно выделить из данных? От этого зависит тип модели.
Цена: от 12000 грн, срок 7–10 дней (в зависимости от чистоты данных).

Показать оригинал

Перевести

Добрый день!

У меня есть опыт разработки на Python, работы с SQL и обработки данных.

Я могу выполнить полный цикл: получение данных из MongoDB/SQL, подготовка и очистка данных, построение поведенческих признаков и модели сегментации/классификации клиентов.

Для более точной оценки хотел бы уточнить, есть ли уже готовые группы клиентов для обучения модели, или их нужно определить автоматически на основе данных.

Буду рад обсудить детали проекта.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Заинтересовал ваш проект. Я Python-разработчик с фокусом на AI-решениях и работе с данными, готовый взять на себя полный цикл построения модели классификации (от подготовки сырых данных до развертывания модели). Имею сильный опыт написания архитектуры на Python, интеграции баз данных и создания интеллектуальных сервисов. Имею коммерческий опыт с заменой первой линии менеджеров на ш агента, и квалификация клиентов была одним из условий - так что это в моей компетенции.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день! Выполню данную задачу быстро, а главное качественно за 1 день!!!! Обращайтесь!!!!

Показать оригинал

Перевести

Добрый вечер! Делал сегментацию клиентов на Python — фичи в стиле RFM (давность, частота, суммы, активность) + кластеризация и профилирование каждой группы, чтобы получались живые сегменты, а не безымянные номера. Вытащу данные из Mongo/SQL, почищу сырые записи и соберу пайплайн. Сразу главное: что примерно есть в тех 20к записях и для чего вам потом сегменты — под это подберу фичи. Сделаю за 3 дня.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте.

Могу сделать первую рабочую версию ML-пайплайна на Python для сегментации клиентов по поведенческим признакам.

Ключевое уточнение на старте: есть ли уже готовые метки групп. Если есть — делаем supervised classification с train/test split и метриками качества. Если меток нет — строим сегментацию через clustering, с подбором количества групп и описанием логики каждого сегмента.

В работе закладывается:
- извлечение данных из MongoDB / SQL или из экспортов
- очистка сырых записей, пропуски, аномалии
… - feature engineering: активность, частота, давность, объемы, RFM-подобные признаки
- baseline-модель на scikit-learn
- оценка качества, сохранение модели и размеченного датасета
- короткий отчет, чтобы было понятно, что означает каждая группа клиентов

Перед началом работы мне нужно уточнить:
- какая структура данных в MongoDB / SQL
- есть ли готовые классы клиентов
- какой результат нужен: файл, модель, скрипт или запись групп обратно в БД
- как эти группы будут использоваться дальше

Детали можем обсудить в личных сообщениях.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Делал похожие задачи на Python. Уточните, являются ли эти группы неизвестными, нужно ли найти готовые метки групп? От этого зависит подход.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день!

Задача понятна — построение поведенческой сегментации клиентов на основе сырых данных.

Что сделаю:

Подключение к MongoDB/SQL, извлечение и аудит 20к записей
Чистка данных: аномалии, пропуски, нормализация
Feature Engineering: из поведенческих логов — метрики активности, частоты, объемов, RFM-признаки
… Модель: кластеризация (K-Means + DBSCAN) для выявления поведенческих групп, подбор оптимального количества кластеров (elbow method + silhouette score)
Результат: размеченный датасет, сохраненная модель, отчет с описанием каждой группы клиентов и рекомендациями
Стек: Python, pandas, scikit-learn, pymongo

Уточните: данные уже очищены или полностью сырые? Есть целевая метка (supervised) или нужно самостоятельно найти группы (unsupervised)?

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Задача построения поведенческой модели клиентов мне полностью понятна. Учусь по специальности «Системы искусственного интеллекта», поэтому разработка архитектуры ML-моделей и Feature Engineering — это мой профильный стек.

Как предлагаю реализовать проект на Python:
Data Prep: Извлекаем сырые данные из вашей базы (SQL/Mongo), проводим очистку от аномалий и заполнение пропусков.
Feature Engineering: На основе поведенческих логов сгенерируем плотную матрицу фич (метрики активности, частоты и объемов взаимодействия).
Modeling: Построим и обучим оптимальную модель (классификация/кластеризация через scikit-learn), подберем гиперпараметры и выведем метрики оценки качества модели.
Буду рада обсудить специфику сырых данных в личных сообщениях!

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте!

На основе ваших 20 000 сырых записей из Mongo/SQL я разработаю оптимизированный пайплайн для очистки данных и генерации поведенческих признаков (features) на Python. Реализую точную модель, которая сегментирует клиентов на группы и при необходимости обновит статус каждого пользователя в базе данных. Вы получите готовый задокументированный скрипт, который автоматически загружает сырые данные, формирует матрицу признаков и прогнозирует классы. Подскажите, у вас уже есть размеченные классы для обучения модели, или задача заключается в поиске скрытых сегментов путем кластеризации? Напишите в личные — обсудим структуру базы и стартуем.

Показать оригинал

Перевести