Построить модель классификации клиентов

Бюджет: 16800 UAH Срок: 10 дней

Могу помочь с построением модели классификации клиентов на Python. Для оценки стоимости и сроков хотела бы уточнить:
1. Какие именно данные содержатся в MongoDB/SQL (транзакции, демография, активность, история взаимодействия и т.д.)?
2. Есть ли уже готовые метки классов, или нужно выполнить именно поведенческую сегментацию (кластеризацию) и сформировать группы?
3. Какой объем данных: только 20 000 клиентов или также есть связанные таблицы с историей операций?
4. Какую СУБД используете (MongoDB, PostgreSQL, MySQL или другую)?
5. Какой результат ожидаете получить: готовую модель, исходный код, API или Jupyter Notebook с объяснениями?
6. Нужно ли выполнить анализ данных, построение фич, оценку качества модели и визуализацию результатов?
7. Какие библиотеки или фреймворки желательно использовать (scikit-learn, XGBoost, CatBoost, TensorFlow и т.д.)?
8. Какие сроки выполнения и бюджет вы рассматриваете?

Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней

МОжу взяти Python-частину під ключ - від витягування даних з Mongo/SQL до фіч, baseline-моделі, перевірки якості та підготовки результату у вигляді скриптів або ноутбука.

Смотрите, тут нюанс - якщо вже є мітки поведінкових груп, це буде класифікація. Якщо міток немає, тоді коректніше починати з сегментації або кластеризації, а потім узгодити бізнес-інтерпретацію груп. В ціні закладаю первинну модель, підготовку фіч, оцінку якості, документацію по запуску і короткі висновки для бізнесу =)

Питання
> Чи є готова цільова ознака або групи треба знайти на основі поведінки
> Який результат потрібен на виході - файл з групами клієнтів, Python pipeline, звіт, або інтеграція назад у базу

Схожі кейси Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - автоматизація та AI-логіка для бізнес-процесів
> https://business.ingello.com/fractal - агентна й аналітична архітектура для складних систем
> https://business.ingello.com/forma-crm - ЦРМ і робота з клієнтськими даними, близько до задачі сегментації

Головна сторінка по FLH - https://systems-fl.ingello.com/ua

Оцінка - 48 000 грн і 14 днів для першої робочої версії. Точнше скажу після перегляду структури таблиць, прикладу сирих даних і бажаного формату видачі. Развернуть

Бюджет: 700 UAH Срок: 2 дня

Костянтине, могу быстро преобразовать ваши сырые данные из Mongo/SQL в понятные поведенческие группы. Сначала очищу и подготовлю 20k записей, затем построю фичи, подберу модель классификации на Python и проверю её качество на валидации. Имею большой опыт работы с данными, автоматизацией и оптимизацией обработки — так что дам не только модель, но и воспроизводимый пайплайн. Готов обсудить детали задачи.

Бюджет: 1200 UAH Срок: 7 дней

Добрый день, Костянтин!

У меня есть навыки аналитики и опыт, которые помогут вашему бизнесу вырасти через маркетинг. Понимаю, что вы планируете построить модель классификации клиентов на основе данных из Mongo/SQL. Могу помочь создать фичи и эффективную модель на Python для сегментации клиентов на поведенческие группы, что позволит лучше понимать аудиторию и адаптировать маркетинговые стратегии.

Провел предварительный анализ вашего проекта и у меня есть несколько идей по построению фич и модели. Могу отправить детальные предложения в личные сообщения. Также вижу потенциал использования AI для получения ценных выводов из ваших данных.

Прежде чем начать, проведу аудит имеющихся данных клиентов, чтобы понять их структуру и качество. На основе этого анализа сформирую индивидуальную стратегию построения фич для модели классификации.

Готов обсудить детали проекта и ваши ожидания. В моем профиле есть примеры работ и реальные кейсы, которые могут вас заинтересовать:

- 243 конверсии в месяц: услуги страхования
- 178 заявок за 1,5 месяца: услуги юриста в Лондоне
- 263 тыс. органических пользователей за 1-й год работы сайта
- С 0 до 450 органических кликов из Google в день

Предлагаю перейти к обсуждению вашего проекта в приватных сообщениях, чтобы рассмотреть детали по данным клиентов и цели построения модели классификации. Это поможет синхронизировать наши действия для достижения наилучшего результата. Развернуть

Бюджет: 1500 UAH Срок: 3 дня

Здравствуйте, Константин! Сделаю под ключ на Python: подключусь к Mongo/SQL, почищу и соберу фичи из ваших ~20k записей и обучу модель, которая разложит клиентов на поведенческие группы. На выходе — код (pandas + scikit-learn), воспроизводимый пайплайн и краткий разбор каждого сегмента, чтобы результатом можно было пользоваться, а не просто смотреть цифры.

Работаю с Python-аналитикой и автоматизацией. Беру стартовую цену — сейчас набираю первые отзывы здесь, поэтому делаю выгодно.

Ориентировочно 1500 грн и 3 дня после доступа к данным.

Одно уточнение по сути: группы надо найти автоматически по поведению (сегментация без меток), или у вас уже есть готовые метки и нужно обучить именно классификатор под них? От этого зависит выбор модели.

Могу сначала собрать быстрый прототип на семпле ваших данных — увидите подход еще до старта.

Бюджет: 1500 UAH Срок: 1 день

Привет
Все понятно, готов выполнить. Сделаю на Python: извлеку данные из Mongo/SQL, построю фичи и обучу модель, которая разобьет клиентов на поведенческие группы. Объем небольшой, так что сделаю за 1 день. На выходе готовый код, сегментация клиентов и краткое описание каждой группы. Для старта нужен только доступ к данным. Как пришлете, сразу возьмусь.

Бюджет: 12000 UAH Срок: 10 дней

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). Развернуть

Бюджет: 1000 UAH Срок: 3 дня

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.

Бюджет: 2000 UAH Срок: 2 дня

Здравствуйте! Задача полностью понятна и отлично ложится на мой стек навыков. У меня есть практический опыт работы как с реляционными базами SQL, так и с NoSQL, в частности MongoDB, поэтому я быстро и корректно подключусь к работе.

Для реализации проекта я использую стандартный аналитический пайплайн на Python: библиотеку Pandas для очистки данных, обработки пропусков и генерации поведенческих фич, а также Scikit-learn для построения и оценки модели классификации. Я попробую несколько алгоритмов, например Random Forest или XGBoost, чтобы выбрать наилучшую точность.

На выходе вы получите чистый Python-скрипт с готовой моделью и описанием выделенных поведенческих групп. Готов обсудить детали и анализ структуры ваших данных прямо сейчас.

Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день

Добрый день. У меня есть опыт в разработке и классификации данных с использованием различных моделей машинного обучения. Обращайтесь, обсудим. Буду рад помочь.

Бюджет: 2000 UAH Срок: 2 дня

Добрый день, В веб-программировании уже более 9 лет
Работаю с rest api, фреймворками и cms такие как django, laravel, yii2, wp, opencart, codegnither и т.д. Готов выполнить задачу.
Отзывы: Freelancehunt

Бюджет: 3000 UAH Срок: 7 дней

Добрый день! Готов написать классификатор на Python, модели могу использовать как платные, так и локальные, если есть ресурсы для развертывания.

Желательно видеть, что из себя представляют данные и с чем придется работать.

Бюджет: 3000 UAH Срок: 2 дня

Я Нина, менеджер команды бэкенд-разработки.

Константин, привет! Задача по обработке сырых данных и переведению их в поведенческие группы полностью понятна. На объеме в 20 000 записей из MongoDB/SQL мы построим чистый, воспроизводимый пайплайн на Python.
Напишем всю ML-логику за 2 дня.

Что будет сделано:

Выгрузка и очистка: Подключимся к вашей базе (Mongo/SQL), вытянем сырые логи и очистим их от пропусков, дублей и аномалий с помощью pandas.

Feature Engineering: На основе сырых действий клиентов спроектируем сильные поведенческие признаки (частота, активность, объемы, давность взаимодействия).
Моделирование и валидация: Если у вас есть готовая разметка групп - обучим классификатор (XGBoost/LightGBM) с оценкой точности. Если меток нет - пойдем через кластеризацию (KMeans/DBSCAN) под подбор оптимального числа сегментов.

Условия: 3000 грн за готовый и задокументированный пайплайн под ключ через Сейф. Срок - 2 дня. На выходе отдаем чистый код (ноутбук или скрипты) в Docker-контейнере.

Константин, подскажите главное: поведенческие группы уже определены и размечены в базе, или их нужно выявить автоматически на основе кластеризации? Ждем в ЛС, готовы стартовать. Развернуть

Бюджет: 1200 UAH Срок: 2 дня

Привет! Готов реализовать проект по классификации клиентов на Python. Задача полностью понятна, у меня есть опыт работы с анализом данных и ML-моделями.

Как я выполню работу:

Экспорт и очистка: Подключусь к вашей базе (Mongo/SQL) или обработаю готовый выгруз, очищу сырые данные от пропусков и аномалий с помощью pandas.

Генерация фич (Feature Engineering): Создам ключевые поведенческие метрики на основе имеющихся данных (частота действий, активность, чеки и т.д.).

Моделирование: Построю модель классификации/кластеризации (использую scikit-learn), которая четко разделит 20 000 клиентов на логические поведенческие группы.

Отчет: Предоставлю готовый скрипт с комментариями и понятную визуализацию (графики распределения групп).

Поскольку нарабатываю рейтинг на бирже, сделаю работу за очень адекватный бюджет и максимально быстро. Работаю через Сейф. Готов начать обсуждение прямо сейчас! Развернуть

Бюджет: 700 UAH Срок: 1 день

Привет. Задача по классификации клиентов с использованием Python и данных из Mongo/SQL мне близка. Есть опыт обработки сырых данных и создания фичей для последующего анализа, а также реализации логики для группировки пользователей. Интересно было бы узнать, какова конечная цель этого разделения на поведенческие группы и как они будут применяться. Готов обсудить детали и предложить подходы.

Бюджет: 4500 UAH Срок: 3 дня

Привет, Константин!

Задача максимально понятна. Работа с сырыми данными, проектирование качественных признаков (feature engineering) и классификация — это стандартный и любимый пайплайн. 20 тысяч записей — отличный объем, чтобы построить точную и стабильную модель без переобучения.

Как разберемся с этой задачей:

Шаг 1 (Очистка): Заберем сырые данные из вашей базы (Mongo/SQL), очистим от аномалий, пропусков и дублей.

Шаг 2 (Признаки): Создадим сильные поведенческие признаки (features), которые четко разделят клиентов на целевые группы.

Шаг 3 (Модель): Подберем оптимальный алгоритм классификации (Scikit-learn / XGBoost / LightGBM) и проведем кросс-валидацию, чтобы метрики были реальными, а не просто «красивыми» на бумаге.

Шаг 4 (Финал): Оформим все в виде чистого Python-скрипта. При необходимости — завернем в Docker для быстрого запуска в один клик в вашем окружении.

Почему все будет четко:
Специализируюсь на Python и построении отказоустойчивых систем обработки данных. Пишу чистый, структурированный код, который потом легко поддерживать.

Если готовы обсудить детали и структуру данных — жду в личных сообщениях. Начнем сразу! Развернуть

Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней

👋 Привет. Мое портфолио - Freelancehunt

Работаю с Python и задачами машинного обучения, в частности с классификацией и сегментацией клиентов на основе сырых данных из SQL/Mongo.

💼 Могу взять ваши ~20 000 записей, провести полную подготовку данных, далее сформировать признаки под поведенческие паттерны клиентов и построить модель классификации на группы.

⏰ Срок - 2 недели.
💵 Бюджет - 1000$.

🚀 Я хорошо систематизирую работу и беру ответственность за сроки и сохранение ваших нервов.

Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней

👋 Привет, самые большие и интересные проекты — Freelancehunt

Понял задачу: есть ~20 000 записей клиентов в MongoDB/SQL с сырыми данными. Нужно построить фичи и модель классификации клиентов на поведенческие группы (RFM, кластеризация и т.д.).
Что сделаю:

Загрузка и очистка данных
EDA (разведочный анализ)
Feature Engineering (создание полезных признаков: частота покупок, средний чек, recency, поведенческие метрики и т.д.)
Кластеризация / классификация клиентов (KMeans, DBSCAN, иерархическая или supervised, если есть таргет)
Визуализация сегментов
Подготовка модели для дальнейшего использования (pickle / ONNX / API)

Стек: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn, PyMongo / SQLAlchemy)
Стоимость: $1000
Срок: 2 недели
Сдам:

Jupyter Notebook с полным процессом
Чистый Python-код
Описание сегментов и рекомендации по работе с ними

Готов начать сразу после предоставления доступа к данным и уточнения желаемых групп.
Как вам такое предложение? Развернуть

Бюджет: 25000 UAH Срок: 14 дней

Добрый день, у меня более 5 лет опыта в Python и работе с данными, без проблем реализую построение фич и модели классификации на основе ваших данных из Mongo/SQL. Подберу оптимальный подход - от подготовки датасета и feature engineering до обучения, валидации и финального решения, готового к интеграции. Жду сообщения в личных!

Бюджет: 5000 UAH Срок: 5 дней

Добрый день!

Профессионально разрабатываю решения для анализа данных и модели машинного обучения на Python. Готов реализовать для вас полный ML-пайплайн: от извлечения сырых данных из MongoDB/SQL и построения информативных фич (Feature Engineering) до тренировки точной модели классификации (или кластеризации) клиентов на поведенческие группы (pandas, scikit-learn, XGBoost/LightGBM) + структурировать весь код для удобной дальнейшей поддержки.

Напишите мне в личные сообщения, уточним детали.

Бюджет: 900 UAH Срок: 7 дней

Здравствуйте!

У меня более 6 лет опыта в аналитике данных. Я работаю с Python, SQL и машинным обучением. Могу помочь с подготовкой данных из Mongo/SQL, построением фичей и созданием модели классификации клиентов по поведенческим группам.

Готов ознакомиться с данными и обсудить детали проекта. Обращайтесь!

Бюджет: 1300 UAH Срок: 5 дней

Добрый день! Заинтересовал ваш проект. У меня крепкая база в Python и работе с базами данных, готов взяться за анализ и построение модели классификации клиентов. Как я предлагаю построить работу: Подготовка данных -> Feature Engineering -> Моделирование (Behavioral Grouping) Все этапы будут реализованы на Python (буду использовать Pandas, Scikit-learn). Буду рад взглянуть на структуру ваших данных, чтобы точнее оценить сроки.

Бюджет: 8000 UAH Срок: 3 дня

Здравствуйте, готов сделать реализацию на языке программирования Python для классификации клиентов на различные поведенческие группы. Если заинтересованы в качественном выполнении проекта - пишите в личные сообщения.

Бюджет: 27000 UAH Срок: 10 дней

у нас уже практически готовое решение для ИИ-сегментации и классификации клиентов на Python, его можно быстро адаптировать под ваши данные и запустить в работу ))

Можем сделать этап за 10 дней и $1600 - подключение к Mongo или SQL, очистка, построение фич, обучение модели, оценка качества, ноутбук или скрипт, короткий отчет по группам клиентов

смотрите, тут нюанс - если у вас уже есть целевые метки групп, тогда это будет классификация, если меток нет - лучше идти через кластеризацию и после этого описать поведенческие группы

нужно уточнить 2 вещи - есть ли уже правильные группы для обучения и какой результат нужен на выходе - модель как файл, API, отчет или интеграция в вашу систему

релевантные примеры Ingello
- https://business.ingello.com/vorfahr - ИИ и SaaS логика с обработкой данных и автоматизацией
- https://business.ingello.com/fractal - автоматизация сложных рабочих процессов и агентные сценарии
- https://business.ingello.com/forma-crm - работа с клиентскими данными, CRM и бизнес-логикой

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

можем обсудить тут в проекте, я на связи Развернуть

Бюджет: 5000 UAH Срок: 3 дня

ТЗ понял: есть около 20 000 записей клиентов в Mongo или SQL с сырыми данными, нужно на их основе построить фичи и модель классификации клиентов на поведенческие группы, все на Python.

Прежде чем брать модель, ключевой вопрос это задача с готовой разметкой групп, или группы нужно выделить из данных. Если поведенческие группы заранее не заданы, это скорее кластеризация плюс интерпретация сегментов, а не классическая классификация. Если разметка есть, тогда supervised-модель. От этого зависит весь пайплайн, поэтому это первое, что стоит зафиксировать.

Общий план: выгрузка и чистка данных из Mongo или SQL, построение фич из сырых полей (агрегаты поведения, частота, давность, суммы и т.д.), потом модель. Для сегментации кластеризация с подбором числа групп, для классификации градиентный бустинг или более простая базовая модель как точка отсчета. На выходе воспроизводимый Python-пайплайн, оценка качества и краткое описание, что означает каждая группа.

Работаю с Python и данными постоянно, обработка, фичи и модели на pandas и scikit-learn рабочий инструмент.

Подскажите: группы клиентов уже определены и размечены, или их нужно выделить из данных? И данные лучше брать из Mongo или из SQL?

Бюджет: 8000 UAH Срок: 7 дней

Добрый день!

Сделаю на Python: извлеку данные из Mongo/SQL, построю фичи на основе сырых данных и обучу модель для разбивки клиентов на поведенческие группы.

Один важный момент по сути (от него зависит подход): если групп заранее нет и нет меток — это кластеризация (unsupervised: сегментация через k-means / иерархическую, с подбором количества групп и интерпретацией, что это за сегменты). Если группы/метки уже заданы — тогда классификация (supervised, с оценкой точности). Оба варианта сделаю, просто это разные модели — уточним, что у вас есть.

По процессу: разведка и чистка данных (~20k записей) → feature engineering → обучение модели → оценка качества → интерпретация сегментов (чтобы группы были не просто номерами, а понятными поведенческими типами, которые можно использовать). Стек — Python (pandas, scikit-learn).

Подскажите: группы клиентов уже определены (есть метки) или их нужно выявить из данных? И какие сырые поля есть (для понимания, какие фичи строить). Детали с удовольствием согласуем в личных.

Бюджет: 1500 UAH Срок: 1 день

Добрый день, могу выполнить ваше задание сегодня. Пишите =)

Бюджет: 26990 UAH Срок: 29 дней

Добрый день! Меня зовут Валентин, и я представляю Arctic Web Agency. Мы - команда, которая специализируется на создании современных и эффективных решений для бизнеса. В личные сообщения смогу предоставить примеры наших схожих работ. Готовы взять ваш проект в работу!

С уважением,
Arctic Web Team
Freelancehunt

Бюджет: 700 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте!

Готов приступить к выполнению проекта на Python.

Могу помочь с полным циклом работы:

• подключение к MongoDB / SQL и анализ сырых данных;
• очистка и подготовка данных;
• построение фич на основе поведения клиентов;
• сегментация / классификация клиентов на поведенческие группы;
• обучение и тестирование модели;
• оценка качества модели;
• подготовка результатов в удобном формате;
• при необходимости — документация и объяснение логики работы.

Готов обсудить структуру данных и сразу начать работу.

Подскажите, пожалуйста:

• Какие именно данные есть в базе: покупки, активность, платежи, заявки, события?
• Поведенческие группы уже определены, или их нужно сформировать на основе данных?
• Нужна именно классификация с готовыми метками или кластеризация клиентов?
• В каком формате ожидаете результат: Python-скрипт, Jupyter Notebook, API или отчет?
• Есть ли доступ к базе или тестовый дамп данных?

Буду рад сотрудничеству. Развернуть

Бюджет: 4500 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте. Работаю с Python более 9 лет. Готов к сотрудничеству. Обращайтесь.

Бюджет: 6000 UAH Срок: 5 дней

Привет!

Задача понятна. Есть опыт с Python, pandas, numpy, sklearn и работой с MongoDB/SQL.

Что сделаю:
Анализ сырых данных и очистка
Построение релевантных фич из поведенческих паттернов
Модель классификации/кластеризации на поведенческие группы
Валидация результатов и описание групп

Перед точной оценкой хотел бы уточнить: какая структура данных в БД, какие атрибуты имеют значение для классификации и что означают поведенческие группы для вашего бизнеса.

Готов к обсуждению. Развернуть

Бюджет: 7000 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте!

Задача понятна — поведенческая сегментация клиентов на основе 20 000 записей из MongoDB/SQL на Python.

Вижу это так: EDA и очистка данных, создание признаков для извлечения поведенческих характеристик, кластеризация для поиска естественных групп и классификатор, который относит нового клиента к соответствующей группе. На выходе — код, отчет и визуализация кластеров.

Детали по срокам и цене обсудим в приватной беседе — хочу сначала уточнить, какие поля есть в данных и есть ли уже определенные поведенческие группы или их нужно найти самостоятельно.

Надеюсь на сотрудничество!

Бюджет: 10000 UAH Срок: 5 дней

Привет, Константин!

Как я понял из описания, нужно взять около 20 000 записей из MongoDB/SQL, подготовить признаки (feature engineering) и построить модель классификации клиентов по поведенческим группам на Python.

В похожем проекте для WMS-платформы с нуля проектировал API и интеграционный слой, где большое внимание уделялось подготовке и нормализации данных из различных источников.

Также работал с высоконагруженными аналитическими системами на Go, ClickHouse и MySQL, где качество данных и построение эффективных признаков непосредственно влияли на результат.

Есть несколько уточнений:

a) поведенческие группы уже размечены (supervised classification) или их нужно сначала определить с помощью кластеризации, а уже потом обучать классификатор?
b) какие именно поля содержат записи (транзакции, активность, демография, история взаимодействия и т.д.)?

Я бы начал с анализа качества данных, построения фич, базовой модели и сравнения нескольких алгоритмов. Неочевидный риск — если классы формировались вручную или сильно несбалансированы, потребуется отдельная работа с дисбалансом и валидацией, иначе метрики могут быть обманчивыми.

Ориентировочный бюджет: 10 000–25 000 грн, срок 5–10 дней. Финальная цена после уточнений по структуре данных, критериям классификации и ожидаемым результатам.

Предлагаю работать через Безопасную сделку (Сейф). Буду рад обсудить детали проекта. Развернуть

Бюджет: 10000 UAH Срок: 10 дней

Здравствуйте!

У меня большой опыт разработки на Python.
Готов выполнить поставленную задачу.

Предлагаю обсудить детали в личных сообщениях.

Бюджет: 9999 UAH Срок: 7 дней

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

Бюджет: 6500 UAH Срок: 5 дней

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.

Бюджет: 1300 UAH Срок: 1 день

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.

Бюджет: 1500 UAH Срок: 1 день

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

Бюджет: 1200 UAH Срок: 3 дня

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. Развернуть

Бюджет: 5000 UAH Срок: 4 дня

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

Бюджет: 1500 UAH Срок: 1 день

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)? Развернуть

Бюджет: 7000 UAH Срок: 7 дней

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!

Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день

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.