Парування клієнтів за допомогою Machine Learning у Microsoft Fabric F2
30 605 UAH 
Мета:
Метою цього проекту є створення бази спарованих магазинів шляхом мапування двох окремих наборів даних за допомогою платформи Microsoft Fabric F2.
Набори даних включають:
Набір даних з системи CRM: Містить дані магазинів, отримані з діяльності управління взаємовідносинами з клієнтами.
Список магазинів, отриманий від Мережі: Зовнішній набір даних, який містить комплексний список магазинів
Процес інтеграції буде використовувати Microsoft Fabric F2 для точного з'єднання записів на основі відповідних полів, таких як адреса та ідентифікаційний номер платника податків (ІПН). Ця інтеграція має на меті швидке парування клієнтів та оновлення актуальних даних магазинів у системі CRM.
Обсяг:
Джерела даних:
Набір даних 1 (Система CRM): Містить внутрішні дані магазинів, такі як назва магазину, адреса, контактні дані та ІПН.
Набір даних 2 (Список сучасної торгівлі): Містить зовнішні дані магазинів з сегменту сучасної торгівлі, що включає деталі, такі як назва магазину, стандартизована адреса та ІПН.
Поля для інтеграції:
Адреса: Головне поле для співвіднесення записів магазинів на основі місцезнаходження.
ІПН: Унікальний ідентифікатор, що використовується для точного співвіднесення між наборами даних.
Технології:
Microsoft Fabric F2: Ця платформа для інтеграції даних, машинного навчання та аналізу даних у хмарі буде використана для:
Отримання даних з обох наборів даних.
Стандартизації та очищення інформації про адреси.
Співвіднесення записів на основі адреси та ІПН за допомогою алгоритмів машинного навчання та інших технік інтеграції даних.
Створення консолідованого набору даних для аналізу та звітності.
Актуальні фриланс-проєкти в категорії AI та машинне навчання
Інтеграція системи аналітики з Бази даних в Таблиці
5000 UAH
Потрібно довести поточну систему аналітики до стабільного робочого стану. Зараз дані з CRM, телефонії та рекламних кабінетів підтягуються через Supabase через МСП потім в гугл таблиці, але частину процесів ще доводиться контролювати вручну. Це треба прибрати.1. Стабілізувати… AI та машинне навчання, Розробка ботів ∙ 13 годин 17 хвилин тому ∙ 23 ставки |
Прописати мета дані АЛЬТ за допомогою ІІСайт на Laravel, на сайті багато зображень, для яких потрібно прописати коректні за семантикою та релевантні для сторінки АЛЬТ описання зображення в автоматичному режимі, з можливістю перевірки AI та машинне навчання, PHP ∙ 19 годин 17 хвилин тому ∙ 28 ставок |
N8n - автоматизація обробки запитів інтернет-магазину на Shopify
2000 UAH
Шукаю спеціаліста з n8n для побудови воркфлоу, який автоматично обробляє вхідні запити клієнтів нашого Shopify-магазину: класифікує їх, підтягує дані замовлення з Shopify і маршрутизує на правильну дію (автовідповідь, тікет, сповіщення команді). Що треба зробити Тригер на нові… AI та машинне навчання ∙ 1 день 18 годин тому ∙ 23 ставки |
Потрібно створити бота в телеграм з AI асистентомПотрібно створити бота який буде робить діпфейки через підключений чере api сервіс для діпфейків ( зміна лиця чи фото ) AI та машинне навчання, Консультування з AI ∙ 1 день 20 годин тому ∙ 27 ставок |
Шукаю людину, яка допоможе мені розібратися у Вайбкодингу.
998 UAH
Потрібна людина для постійних консультацій у Вайбкодингу, мені цікаво зайнятися цим напрямком - як хобі. Але мені потрібен тренер, який покаже і підкаже, що і як працює. AI та машинне навчання ∙ 1 день 23 години тому ∙ 21 ставка |
Warszawa