Побудувути модель калсифікації клієнтів

Бюджет: 16800 UAH Термін: 10 днів

Можу допомогти з побудовою моделі класифікації клієнтів на Python. Для оцінки вартості та термінів хотіла б уточнити:
1. Які саме дані містяться в MongoDB/SQL (транзакції, демографія, активність, історія взаємодії тощо)?
2. Чи є вже готові мітки класів, чи потрібно виконати саме поведінкову сегментацію (кластеризацію) і сформувати групи?
3. Який обсяг даних: лише 20 000 клієнтів чи також є пов'язані таблиці з історією операцій?
4. Яку СУБД використовуєте (MongoDB, PostgreSQL, MySQL чи іншу)?
5. Який результат очікуєте отримати: готову модель, вихідний код, API чи Jupyter Notebook із поясненнями?
6. Чи потрібно виконати аналіз даних, побудову фіч, оцінку якості моделі та візуалізацію результатів?
7. Які бібліотеки або фреймворки бажано використовувати (scikit-learn, XGBoost, CatBoost, TensorFlow тощо)?
8. Які терміни виконання та бюджет ви розглядаєте?

Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів

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. Розгорнути

Бюджет: 700 UAH Термін: 2 дні

Костянтине, можу швидко перетворити ваші сирі дані з Mongo/SQL на зрозумілі поведінкові групи. Спочатку очищу та підготую 20k записів, далі побудую фічі, підберу модель класифікації на Python і перевірю її якість на валідації. Має великий досвід роботи з даними, автоматизацією та оптимізацією обробки — тож дам не лише модель, а й відтворюваний пайплайн. Готовий обговорити деталі задачі.

Бюджет: 1200 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня, Kostyantin!

Я маю навички аналітики та досвід, які допоможуть вашому бізнесу вирости через маркетинг. Розумію, що ви плануєте побудувати модель класифікації клієнтів на основі даних з Mongo/SQL. Можу допомогти створити фічі та ефективну модель на Python для сегментації клієнтів на поведінкові групи, що дозволить краще розуміти аудиторію та адаптувати маркетингові стратегії.

Провів попередній аналіз вашого проекту і маю кілька ідей щодо побудови фіч та моделі. Можу надіслати детальні пропозиції в особисті повідомлення. Також бачу потенціал використання AI для отримання цінних висновків з ваших даних.

Перш ніж почати, проведу аудит наявних даних клієнтів, щоб зрозуміти їх структуру та якість. На основі цього аналізу сформую індивідуальну стратегію побудови фіч для моделі класифікації.

Готовий обговорити деталі проекту та ваші очікування. У моєму профілі є приклади робіт і реальні кейси, які можуть вас зацікавити:

- 243 конверсії на місяць: послуги страхування
- 178 заявок за 1,5 місяця: послуги юриста в Лондоні
- 263 тис. органічних користувачів за 1-й рік роботи сайту
- З 0 до 450 органічних кліків із Google на день

Пропоную перейти до обговорення вашого проекту в приватних повідомленнях, щоб розглянути деталі щодо даних клієнтів та цілі побудови моделі класифікації. Це допоможе синхронізувати наші дії для досягнення найкращого результату. Розгорнути

Бюджет: 1500 UAH Термін: 3 дні

Вітаю, Костянтине! Зроблю під ключ на Python: підключусь до Mongo/SQL, почищу та зберу фічі з ваших ~20k записів і навчу модель, що розкладе клієнтів на поведінкові групи. На виході — код (pandas + scikit-learn), відтворюваний пайплайн і короткий розбір кожного сегмента, щоб результатом можна було користуватись, а не просто дивитись цифри.

Працюю з Python-аналітикою та автоматизацією. Беру стартову ціну — зараз набираю перші відгуки тут, тому роблю вигідно.

Орієнтовно 1500 грн і 3 дні після доступу до даних.

Одне уточнення по суті: групи треба знайти автоматично за поведінкою (сегментація без міток), чи у вас уже є готові мітки й треба навчити саме класифікатор під них? Від цього залежить вибір моделі.

Можу спершу зібрати швидкий прототип на семплі ваших даних — побачите підхід ще до старту.

Бюджет: 1500 UAH Термін: 1 день

Вітаю
Все зрозуміло готовий виконати. Зроблю на Python: витягну дані з Mongo/SQL, побудую фічі та навчу модель, яка розіб'є клієнтів на поведінкові групи. Обсяг невеликий, тож роблю за 1 день. На виході готовий код, сегментація клієнтів і короткий опис кожної групи. Для старту потрібен лише доступ до даних. Як надішлете одразу беруся

Бюджет: 12000 UAH Термін: 10 днів

Вітаю!

Зроблю на Python: інженерія фіч із сирих даних (Mongo/SQL, ~20k записів) + модель класифікації клієнтів на поведінкові групи.

Підхід коротко:
• EDA + чистка, відбір та інженерія фіч із сирих полів.
• Якщо групи вже визначені бізнесом — навчання класифікатора (gradient boosting / логрег) з валідацією; якщо ні — спершу кластеризація для виділення поведінкових сегментів.
• Метрики якості, інтерпретація (які фічі визначають групу), відтворюваний пайплайн + інструкція запуску.

Віддам читабельний код (Python, з коментарями) + короткий звіт по сегментах.
Приклади робіт: Freelancehunt · технічний підхід: https://guardlabs.online

Одне уточнення: групи вже задані бізнесом чи треба виділити з даних? Від цього залежить тип моделі.
Ціна: від 12000 грн, термін 7–10 днів (залежно від чистоти даних). Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні

Доброго вечора! Робив сегментацію клієнтів на Python — фічі в стилі RFM (давність, частота, суми, активність) + кластеризація і профілювання кожної групи, щоб виходили живі сегменти, а не безіменні номери. Витягну дані з Mongo/SQL, почищу сирі записи й зберу пайплайн. Одразу головне: що приблизно є в тих 20к записах і для чого вам потім сегменти — під це підберу фічі. Зроблю за 3 дні.

Бюджет: 2000 UAH Термін: 2 дні

Вітаю! Задача повністю зрозуміла і чудово лягає на мій стек навичок. Маю практичний досвід роботи як з реляційними базами SQL, так і з NoSQL, зокрема MongoDB, тому швидко й коректно підключуся до роботи.

Для реалізації проекту використаю стандартний аналітичний пайплайн на Python: бібліотеку Pandas для очищення даних, обробки пропусків та генерації поведінкових фіч , а також Scikit-learn для побудови та оцінки моделі класифікації. Спробую кілька алгоритмів, наприклад Random Forest або XGBoost, щоб обрати найкращу точність.

На виході ви отримаєте чистий Python-скрипт із готовою моделлю та описом виділених поведінкових груп. Готовий приступити до обговорення деталей та аналізу структури ваших даних прямо зараз.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня. маю досвід в розробці та класифікації даних з використанням різних моделей машинного навчання.
Звертайтесь, обговоремо.
Буду радий допомогти.

Бюджет: 2000 UAH Термін: 2 дні

Доброго дня, В веб-програмуванні вже більше 9 років
Працюю з rest api, фреймворками та cms такими як django, laravel, yii2, wp, opencart, codeigniter тощо. Готовий виконати завдання.
Відгуки: Freelancehunt

Бюджет: 3000 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня!
Готовий написати класифікатор на Python, моделі можу використовувати як платні так і локальні якщо є рессурси для розвертання.

Бажано бачити що з себе представляють данні і з чим прийдеться працювати

Бюджет: 3000 UAH Термін: 2 дні

Я Ніна, менеджер команди бекенд-розробки.

Константине, привіт! Завдання по обробці сирих даних і переведенню їх у поведінкові групи повністю зрозуміле. На обсязі в 20 000 записів з MongoDB/SQL ми побудуємо чистий, відтворюваний пайплайн на Python.
Напишемо всю ML-логіку за 2 дні.

Що буде зроблено:

Вивантаження та очищення: Підключимося до вашої бази (Mongo/SQL), витягнемо сирі логи та очистимо їх від пропусків, дублів і аномалій за допомогою pandas.

Feature Engineering: На основі сирих дій клієнтів спроектуємо сильні поведінкові ознаки (частота, активність, обсяги, давність взаємодії).
Моделювання та валідація: Якщо у вас є готова розмітка груп - навчимо класифікатор (XGBoost/LightGBM) з оцінкою точності. Якщо міток немає - підемо через кластеризацію (KMeans/DBSCAN) для підбору оптимальної кількості сегментів.

Умови: 3000 грн за готовий і задокументований пайплайн під ключ через Сейф. Термін - 2 дні. На виході віддаємо чистий код (ноутбук або скрипти) в Docker-контейнері.

Константине, підкажіть головне: поведінкові групи вже визначені і розмічені в базі, чи їх потрібно виявити автоматично на основі кластеризації? Чекаємо в ЛС, готові стартувати. Розгорнути

Бюджет: 1200 UAH Термін: 2 дні

Вітаю! Готовий реалізувати проєкт із класифікації клієнтів на Python. Завдання повністю зрозуміле, маю досвід роботи з аналізом даних та ML-моделями.

Як я виконаю роботу:

Експорт та очищення: Підключуся до вашої бази (Mongo/SQL) або оброблю готове вивантаження, очищу сирі дані від пропусків та аномалій за допомогою pandas.

Генерація фіч (Feature Engineering): Створю ключові поведінкові метрики на основі наявних даних (частота дій, активність, чеки тощо).

Моделювання: Побудую модель класифікації/кластеризації (використаю scikit-learn), яка чітко розділить 20 000 клієнтів на логічні поведінкові групи.

Звіт: Надам готовий скрипт із коментарями та зрозумілу візуалізацію (графіки розподілу груп).

Оскільки напрацьовую рейтинг на біржі, зроблю роботу за дуже адекватний бюджет і максимально швидко. Працюю через Сейф. Готовий почати обговорення прямо зараз! Розгорнути

Бюджет: 700 UAH Термін: 1 день

Привіт. Завдання з класифікації клієнтів з використанням Python та даних з Mongo/SQL мені близьке. Є досвід обробки сирих даних та створення фіч для подальшого аналізу, а також реалізації логіки для групування користувачів. Було б цікаво дізнатися, яка кінцева мета цього розділення на поведінкові групи і як вони будуть застосовуватися. Готовий обговорити деталі та запропонувати підходи.

Бюджет: 4500 UAH Термін: 3 дні

Вітаю, Костянтине!

Завдання максимально зрозуміле. Робота з сирими даними, проектування якісних ознак (feature engineering) та класифікація — це стандартний і улюблений пайплайн. 20 тисяч записів — чудовий обсяг, щоб побудувати точну та стабільну модель без перенавчання.

Як розберемося з цією задачею:

Крок 1 (Чистка): Заберемо сирі дані з вашої бази (Mongo/SQL), очистимо від аномалій, пропусків та дублів.

Крок 2 (Фічі): Створимо сильні поведінкові ознаки (features), які чітко розділять клієнтів на цільові групи.

Крок 3 (Модель): Підберемо оптимальний алгоритм класифікації (Scikit-learn / XGBoost / LightGBM) та проведемо крос-валідацію, щоб метрики були реальними, а не просто «красивими» на папері.

Крок 4 (Фінал): Оформимо все у вигляді чистого Python-скрипта. За потреби — загорнемо в Docker для швидкого запуску в один клік у вашому оточенні.

Чому все буде чітко:
Спеціалізуюся на Python та побудові відказостійких систем обробки даних. Пишу чистий, структурований код, який потім легко підтримувати.

Якщо готові обговорити деталі та структуру даних — чекаю у приватних повідомленнях. Почнемо відразу! Розгорнути

Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів

👋 Привіт. Моє портфоліо - Freelancehunt

Працюю з Python і задачами машинного навчання, зокрема з класифікацією та сегментацією клієнтів на основі сирих даних із SQL/Mongo.

💼 Можу взяти ваші ~20 000 записів, провести повну підготовку даних, далі сформувати ознаки під поведінкові патерни клієнтів і побудувати модель класифікації на групи.

⏰ Строк - 2 тижні.
💵 Бюджет - 1000$.

🚀 Я добре систематизую роботу та беру відповідальність за терміни і збереження ваших нервів.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів

👋 Вітаю, найбільші та найцікавіші проєкти — Freelancehunt

Зрозумів задачу: є ~20 000 записів клієнтів у MongoDB/SQL з сирими даними. Потрібно побудувати фічі та модель класифікації клієнтів на поведінкові групи (RFM, кластеризація тощо).
Що зроблю:

Завантаження та очищення даних
EDA (розвідувальний аналіз)
Feature Engineering (створення корисних ознак: частота покупок, середній чек, recency, поведінкові метрики тощо)
Кластеризація / класифікацію клієнтів (KMeans, DBSCAN, Hierarchical або supervised, якщо є таргет)
Візуалізацію сегментів
Підготовку моделі для подальшого використання (pickle / ONNX / API)

Стек: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn, PyMongo / SQLAlchemy)
Вартість: $1000
Термін: 2 тижні
Здам:

Jupyter Notebook з повним процесом
Чистий Python-код
Опис сегментів та рекомендації по роботі з ними

Готовий почати відразу після надання доступу до даних та уточнення бажаних груп.
Як вам така пропозиція? Розгорнути

Бюджет: 25000 UAH Термін: 14 днів

Доброго дня, маю більше 5ти років досвіду в Python та роботі з даними, без проблем реалізую побудову фіч та моделі класифікації на основі ваших даних з Mongo/SQL. Підберу оптимальний підхід - від підготовки датасету та feature engineering до навчання, валідації та фінального рішення, готового до інтеграції. Чекаю повідомлення в особистих!

Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів

Доброго дня!

Професійно розробляю рішення для аналізу даних та моделі машинного навчання на Python. Готовий реалізувати для вас повний ML-пайплайн: від витягування сирих даних з MongoDB/SQL та побудови інформативних фічей (Feature Engineering) до тренування точної моделі класифікації (або кластеризації) клієнтів на поведінкові групи (pandas, scikit-learn, XGBoost/LightGBM) + структурувати весь код для зручної подальшої підтримки.

Напишіть мені в лс, уточнимо деталі.

Бюджет: 900 UAH Термін: 7 днів

Вітаю!

Маю понад 6 років досвіду в аналітиці даних. Працюю з Python, SQL та машинним навчанням. Можу допомогти з підготовкою даних із Mongo/SQL, побудовою фічей та створенням моделі класифікації клієнтів за поведінковими групами.

Готовий ознайомитися з даними та обговорити деталі проєкту. Звертайтесь!

Бюджет: 1300 UAH Термін: 5 днів

Доброго дня!
Зацікавив ваш проект. Маю міцну базу в Python та роботі з базами даних, готовий взятися за аналіз та побудову моделі класифікації клієнтів.
Як я пропоную побудувати роботу:
Підготовка даних -> Feature Engineering -> Моделювання (Behavioral Grouping)
Усі етапи будуть реалізовані на Python (використовуватиму Pandas, Scikit-learn).
Буду радий глянути на структуру ваших даних, щоб точніше оцінити терміни.

Бюджет: 8000 UAH Термін: 3 дні

Доброго дня, готовий зробити реалізацію на мові програмування Python для класифікації клієнтів на різні поведінкові групи. Якщо зацікавлені в якісному виконанні проекту - пишіть в особисті повідомлення.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів

маємо вже практчно готове рішення для ШІ-сегментації та класифікації клієнтів на Python, його можна швидко адаптувати під ваші дані і запустити в роботу ))

МОжемо зробити етап за 10 днів і $1600 - підключення до Mongo або SQL, очищення, побудова фіч, навчання моделі, оцінка якості, ноутбук або скрипт, короткий звіт по групах клієнтів

дивіться, тут нюанс - якщо у вас вже є цільові мітки груп, тоді це буде класифікація, якщо міток немає - краще йти через кластеризацію і після цього описати поведінкові групи

потрібно уточнити 2 речі - чи є вже правильні групи для навчання і який результат потрібен на виході - модель як файл, API, звіт або інтеграція у вашу систему

релевантні приклади Ingello
- https://business.ingello.com/vorfahr - AI і SaaS логіка з обробкою даних та автоматизацією
- https://business.ingello.com/fractal - автоматизація складних робочих процесів і агентні сценарії
- https://business.ingello.com/forma-crm - робота з клієнтськими даними, ЦРМ і бізнес-логікою

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

можемо обговорити тут у проєкті, я на звязку Розгорнути

Бюджет: 5000 UAH Термін: 3 дні

ТЗ зрозумів: є близько 20 000 записів клієнтів у Mongo чи SQL із сирими даними, треба на їх основі побудувати фічі й модель класифікації клієнтів на поведінкові групи, все на Python.

Перш ніж брати модель, ключове питання це чи задача з готовою розміткою груп, чи групи треба виділити з даних. Якщо поведінкові групи заздалегідь не задані, це радше кластеризація плюс інтерпретація сегментів, а не класична класифікація. Якщо розмітка є тоді supervised-модель. Від цього залежить весь пайплайн, тому це перше, що варто зафіксувати.

Загальний план: вивантаження й чистка даних з Mongo або SQL, побудова фіч із сирих полів (агрегати поведінки, частота, давність, суми тощо), потім модель. Для сегментації кластеризація з підбором числа груп, для класифікації градієнтний бустинг або простіша базова модель як точка відліку. На виході відтворюваний Python-пайплайн, оцінка якості й короткий опис, що означає кожна група.

Працюю з Python і даними постійно, обробка, фічі й моделі на pandas та scikit-learn робочий інструмент.

Підкажіть: групи клієнтів уже визначені й розмічені, чи їх треба виділити з даних? І дані краще брати з Mongo чи з SQL?

Бюджет: 8000 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня!

Зроблю на Python: витягну дані з Mongo/SQL, побудую фічі на основі сирих даних і навчу модель для розбиття клієнтів на поведінкові групи.

Один важливий момент по суті (від нього залежить підхід): якщо груп заздалегідь немає й немає міток — це кластеризація (unsupervised: сегментація через k-means / ієрархічну, з підбором кількості груп і інтерпретацією, що це за сегменти). Якщо групи/мітки вже задані — тоді класифікація (supervised, з оцінкою точності). Обидва варіанти зроблю, просто це різні моделі — уточнимо, що у вас є.

По процесу: розвідка й чистка даних (~20k записів) → feature engineering → навчання моделі → оцінка якості → інтерпретація сегментів (щоб групи були не просто номерами, а зрозумілими поведінковими типами, які можна використовувати). Стек — Python (pandas, scikit-learn).

Підкажіть: групи клієнтів уже визначені (є мітки) чи їх треба виявити з даних? І які сирі поля є (для розуміння, які фічі будувати). Деталі залюбки узгодимо в особистих.

Бюджет: 1500 UAH Термін: 1 день

Добрий день, можу виконати ваше завдання сьогодні. Пишіть =)

Бюджет: 26990 UAH Термін: 29 днів

Добрий день!
Мене звати Валентин, і я представляю Arctic Web Agency. Ми - команда яка спеціалізується на створенні сучасних та ефективних рішень для бізнесу.В особисті повідомлення зможу надати приклади наших схожих робіт. Готові взяти ваш проєкт до роботи!

З повагою
Arctic Web Team
Freelancehunt

Бюджет: 700 UAH Термін: 1 день

Вітаю!

Готовий приступити до виконання проєкту на Python.

Можу допомогти з повним циклом роботи:

• підключення до MongoDB / SQL та аналіз сирих даних;
• очищення й підготовка даних;
• побудова фіч на основі поведінки клієнтів;
• сегментація / класифікація клієнтів на поведінкові групи;
• навчання та тестування моделі;
• оцінка якості моделі;
• підготовка результатів у зручному форматі;
• за потреби — документація та пояснення логіки роботи.

Готовий обговорити структуру даних і одразу розпочати роботу.

Підкажіть, будь ласка:

• Які саме дані є в базі: покупки, активність, платежі, заявки, події?
• Поведінкові групи вже визначені, чи їх потрібно сформувати на основі даних?
• Потрібна саме класифікація з готовими мітками чи кластеризація клієнтів?
• У якому форматі очікуєте результат: Python-скрипт, Jupyter Notebook, API чи звіт?
• Чи є доступ до бази або тестовий дамп даних?

Буду радий співпраці. Розгорнути

Бюджет: 4500 UAH Термін: 1 день

Вітаю.Працюю з Python понад 9+ років.Готовий до співпраці.Звертайтесь.

Бюджет: 6000 UAH Термін: 5 днів

Привіт!

Задача зрозуміла. є досвід з Python, pandas, numpy, sklearn та роботою з MongoDB/SQL.

Що зроблю:
Аналіз сирих даних і очищення
Побудова релевантних фіч з поведінкових патернів
Модель класифікації/кластеризації на поведінкові групи
Валідація результатів та опис груп

Pеред точною оцінкою хотів би уточнити: яка структура даних в БД, які атрибути мають значення для класифікації і що означають поведінкові групи для вашого бізнесу.

Готовий до обговорення. Розгорнути

Бюджет: 7000 UAH Термін: 1 день

Вітаю!

Задача зрозуміла — поведінкова сегментація клієнтів на основі
20 000 записів із MongoDB/SQL на Python.

Бачу це так: EDA і очищення даних, feature engineering для
витягування поведінкових ознак, кластеризація для пошуку
природних груп і класифікатор який відносить нового клієнта
до відповідної групи. На виході — код, звіт і візуалізація
кластерів.

Деталі по термінах і ціні обговоримо в приваті — хочу спочатку
уточнити які поля є в даних і чи є вже визначені поведінкові
групи або їх потрібно знайти самостійно.

Сподіваюсь на співпрацю! Розгорнути

Бюджет: 10000 UAH Термін: 5 днів

Вітаю, Костянтине!

Як зрозумів із опису, потрібно взяти близько 20 000 записів із MongoDB/SQL, підготувати ознаки (feature engineering) та побудувати модель класифікації клієнтів за поведінковими групами на Python.

У схожому проєкті для WMS-платформи з нуля проєктував API та інтеграційний шар, де велика увага приділялася підготовці та нормалізації даних із різних джерел.

Також працював із високонавантаженими аналітичними системами на Go, ClickHouse та MySQL, де якість даних і побудова ефективних ознак безпосередньо впливали на результат.

Є кілька уточнень:

а) поведінкові групи вже розмічені (supervised classification) чи їх потрібно спочатку визначити за допомогою кластеризації, а вже потім навчати класифікатор?
б) які саме поля містять записи (транзакції, активність, демографія, історія взаємодії тощо)?

Я б почав із аналізу якості даних, побудови фіч, базової моделі та порівняння кількох алгоритмів. Неочевидний ризик — якщо класи формувалися вручну або сильно незбалансовані, знадобиться окрема робота з дисбалансом і валідацією, інакше метрики можуть бути оманливими.

Орієнтовний бюджет: 10 000–25 000 грн, термін 5–10 днів. Фінальна ціна після уточнень щодо структури даних, критерії класифікації та очікуваних результатів.

Пропоную працювати через Безпечну угоду (Сейф). Буду радий обговорити деталі проєкту. Розгорнути

Бюджет: 10000 UAH Термін: 10 днів

Вітаю!

Маю великий досвід розробки на Python.
Готовий виконати поставлене завдання.

Пропоную обговорити деталі в особистих повідомленнях.

Бюджет: 9999 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня. Є досвід роботи з табличними даними в Data Science. Якщо можете, надішліть будь ласка семпл даних, я гляну що з ними можна зробити.

Бюджет: 6500 UAH Термін: 5 днів

Доброго дня!

Маю досвід розробки на Python, роботи з SQL та обробки даних.

Можу виконати повний цикл: отримання даних з MongoDB/SQL, підготовка та очищення даних, побудова поведінкових ознак і моделі сегментації/класифікації клієнтів.

Для точнішої оцінки хотів би уточнити, чи є вже готові групи клієнтів для навчання моделі, чи їх потрібно визначити автоматично на основі даних.

Буду радий обговорити деталі проєкту.

Бюджет: 1300 UAH Термін: 1 день

Вітаю!
Зацікавив ваш проєкт. Я Python-розробник із фокусом на AI-рішення та роботу з даними, готовий взяти на себе повний цикл побудови моделі класифікації (від підготовки сирих даних до розгортання моделі). Маю сильний досвід написання архітектури на Python, інтеграції баз даних та створення інтелектуальних сервісів. Маю комерційний досвід з заміною першої лінії менеджерів на ші агента і кваліфікація клієнтів була однією з умов - тож це в моїй компетенції

Бюджет: 1500 UAH Термін: 1 день

Добрий день! Виконаю дану задачу швидко, а головне якісно за 1 день!!!! Звертайтесь!!!!

Бюджет: 1200 UAH Термін: 3 дні

Вітаю.

Можу зробити першу робочу версію ML-пайплайну на Python для сегментації клієнтів за поведінковими ознаками.

Ключове уточнення на старті: чи є вже готові мітки груп. Якщо є — робимо supervised classification з train/test split і метриками якості. Якщо міток немає — будуємо сегментацію через clustering, з підбором кількості груп і описом логіки кожного сегмента.

У роботі закладу:
- витяг даних з MongoDB / SQL або з експортів
- очищення сирих записів, пропуски, аномалії
- feature engineering: активність, частота, давність, обсяги, RFM-like ознаки
- baseline-модель на scikit-learn
- оцінку якості, збереження моделі і розмічений датасет
- короткий звіт, щоб було зрозуміло, що означає кожна група клієнтів

Перед початком роботи маю уточнити:
- яка структура даних у MongoDB / SQL
- чи є готові класи клієнтів
- який результат потрібен: файл, модель, скрипт або запис груп назад у БД
- як ці групи будуть використовуватись далі

Деталі можемо обговорити в особистих повідомленнях. Розгорнути

Бюджет: 5000 UAH Термін: 4 дні

Вітаю!
Робив схожі задачі на Python. Уточніть чи це групи невідомі, треба знайти чи є готові мітки груп? Від цього залежить підхід.

Бюджет: 1500 UAH Термін: 1 день

Добрий день!

Задача зрозуміла — побудова поведінкової сегментації клієнтів на основі сирих даних.

Що зроблю:

Підключення до MongoDB/SQL, витяг і аудит 20к записів
Чистка даних: аномалії, пропуски, нормалізація
Feature Engineering: з поведінкових логів — метрики активності, частоти, обсягів, RFM-ознаки
Модель: кластеризація (K-Means + DBSCAN) для виявлення поведінкових груп, підбір оптимальної кількості кластерів (elbow method + silhouette score)
Результат: розмічений датасет, збережена модель, звіт з описом кожної групи клієнтів та рекомендаціями
Стек: Python, pandas, scikit-learn, pymongo

Уточніть: дані вже очищені чи повністю сирі? Є цільова мітка (supervised) чи потрібно самостійно знайти групи (unsupervised)? Розгорнути

Бюджет: 7000 UAH Термін: 7 днів

Вітаю! Задача побудови поведінкової моделі клієнтів мені повністю зрозуміла. Навчаюся на спеціальності «Системи штучного інтелекту», тому розробка архітектури ML-моделей та Feature Engineering — це мій профільний стек.

Як пропоную реалізувати проєкт на Python:
Data Prep: Витягуємо сирі дані з вашої бази (SQL/Mongo), проводимо чистку від аномалій та заповнення пропусків.
Feature Engineering: На основі поведінкових логів згенеруємо щільну матрицю фіч (метрики активності, частоти та об'ємів взаємодії).
Modeling: Побудуємо та навчимо оптимальну модель (класифікація/кластеризація через scikit-learn), підберемо гіперпараметри та виведемо метрики оцінки якості моделі.
Буду рада обговорити специфіку сирих даних в особистих повідомленнях!

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю!

На основі ваших 20 000 сирих записів із Mongo/SQL я розроблю оптимізований пайплайн для очищення даних та генерації поведінкових ознак (features) на Python. Реалізую точну модель, яка сегментує клієнтів на групи та за потреби оновить статус кожного користувача в базі даних. Ви отримаєте готовий задокументований скрипт, який автоматично завантажує сирі дані, формує матрицю ознак та прогнозує класи. Підкажіть, у вас вже є розмічені класи для навчання моделі, чи завдання полягає у пошуку прихованих сегментів шляхом кластеризації? Напишіть в особисті — обговоримо структуру бази і стартуємо.