Python-скрипт для персональних рекомендацій
6080 UAH
Потрібен Python-розробник для створення скрипта, який:
приймає CSV з замовленнями інтернет-магазину (1000–30 000 рядків);
групує товари за замовленнями;
обчислює товарні кореляції (Support / Confidence / Lift);
визначає сезонні бестселери (за датою замовлення);
формує персональну рекомендацію товару для кожного покупця (1 клієнт → 1 товар),
використовуючи:спочатку найкращі кореляційні пари (за lift),
якщо немає підходящого правила — сезонний бестселер;
експортує підсумковий CSV виду: Customer ID → Recommended Product → Reason.
Метод реалізації (Apriori, FP-Growth або своє рішення) — на вибір виконавця.
Не потрібні візуалізації, інтерфейси або ML — тільки робоча логіка + підсумковий CSV.
Термін виконання — до 5 днів.
Докладний опис задачі в прикріпленому файлі.
Додатки 1
-
3 дні6080 UAH3 дні6080 UAH
Привіт, Марк,
Я можу виконати це за 2-3 дні за 500 PLN.
Я створю чистий скрипт на Python, використовуючи pandas для обробки даних та mlxtend для ефективного видобутку асоціативних правил (Apriori/FP-Growth). Логіка буде простою:
Парсити ваш CSV та групувати транзакції
Розрахувати Support/Confidence/Lift для пар продуктів
Витягти сезонні патерни з дат замовлень
Згенерувати одну рекомендацію для кожного клієнта, використовуючи кореляційні правила (пріоритизовані за lift), повертаючись до сезонних бестселерів
Експортувати з чітким обґрунтуванням для кожної рекомендації
…
Я працював над подібними проектами аналітики електронної комерції і регулярно працюю з великими наборами даних CSV. Вихідний код буде готовим до виробництва з належною оптимізацією пам'яті для ваших файлів з 30 тисячами рядків.
Одне швидке питання: чи є у вас зразок структури CSV, на який я можу орієнтуватися, чи мені слід працювати з форматом, описаним у прикріпленому документі?
Чекаю з нетерпінням на співпрацю над цим.
-
3 дні6080 UAH3 дні6080 UAH
Вітаю!
Готовий реалізувати скрипт аналізу кошиків і формування персональних рекомендацій.
Мій досвід по задачі:
Робота з великими CSV-файлами (pandas, оптимізація пам'яті для 30k+ рядків)
Реалізація алгоритмів асоціативних правил (Apriori/FP-Growth) для аналізу товарних кореляцій
Розрахунок метрик Support, Confidence, Lift для виявлення зв'язків між товарами
Сегментація даних по часових періодах (сезонність, тренди)
… Що запропоную:
Ефективний алгоритм групування замовлень і розрахунку кореляцій
Логіку персональних рекомендацій: пріоритет кореляційним парам (по lift) → fallback на сезонні бестселери
Чистий підсумковий CSV з полями Customer ID, Recommended Product, Reason
Читабельний код з коментарями для можливого доопрацювання
-
5 днів6080 UAH
272 5 днів6080 UAHПривіт!
Готовий реалізувати Python-скрипт для формування персональних рекомендацій товарів.
Технічний підхід:
Алгоритм: Apriori (бібліотека mlxtend)
Обробка даних: pandas
Метрики: розрахунок Support, Confidence, Lift для товарних пар
… Сезонна аналітика: групування по датах з визначенням топ-продаж
Логіка рекомендацій: пріоритет кореляціям (максимальний lift), при відсутності — сезонний бестселер
Що отримаєте:
Python-скрипт (.py) з коментарями
Фінальний CSV: Customer ID → Recommended Product → Reason
Коротка інструкція по запуску (README)
-
4 дні6080 UAH
242 4 дні6080 UAHДобрий день!
Готовий виконати завдання по побудові персональних апсел-рекомендацій на Python за вашим ТЗ.
Метод кореляції / рекомендації
– Завантажую CSV через pandas, групую позиції за Order ID.
– Для всіх товарів рахую:
• загальну кількість покупок,
• кількість спільних покупок пар товарів,
… • метрики support, confidence, lift для правил виду A→B.
– Це класичний підхід market basket analysis / association rules (по суті Apriori для пар товарів, без більш довгих комбінацій, як зазначено в ТЗ).
– По датах замовлень визначаю сезон (зима/весна/літо/осінь), рахую топ-товари по кожному сезону.
– Для кожного Customer ID:
• дивлюсь всі куплені ним товари,
• підбираю правило A→B з максимальним lift,
• якщо підходящих правил немає — підставляю сезонний бестселер по поточному сезону.
– На виході формується CSV виду Customer ID / Recommended Product / Reason (correlation / seasonal) з 1-к-1 рекомендацією на клієнта.
Терміни та вартість
– Термін виконання: 3–4 дні з моменту надання тестового CSV.
– Вартість: 250$
-
1 день6080 UAH
267 1 день6080 UAHПривіт!
Я готовий виконати ваш проект зі створення скрипту на Python для особистих рекомендацій протягом 1 дня.
У мене є досвід роботи з великими CSV файлами (до 30,000+ рядків), побудови асоціативних правил (Apriori / FP-Growth через mlxtend або оптимізовану реалізацію) та обчислення метрик Support, Confidence і Lift. Я також реалізував логіку сезонної сегментації на основі дат замовлень.
Я пропоную наступний підхід:
Парсинг і нормалізація вихідного CSV з групуванням продуктів за замовленнями;
Обчислення асоціацій між продуктами з ранжуванням за Lift;
… Визначення сезонних бестселерів (по місяцях/кварталах — я уточню відповідно до вашого формату дати);
Формування однієї рекомендації для кожного клієнта: спочатку — на основі сильних кореляцій, якщо їх немає — сезонний бестселер;
Експорт фінального CSV у форматі: ID клієнта → Рекомендований продукт → Причина.
Код буде читабельним, з коментарями та інструкціями для запуску.
-
3 дні6080 UAH
316 1 0 3 дні6080 UAHПривіт, маю великий досвід у веб-розробці на Python! Я той, хто вам потрібен, звертайтеся!
-
5 днів6080 UAH
1345 4 0 5 днів6080 UAHДоброго дня!
Готовий зробити для вас Python-скрипт, який буде обробляти CSV з замовленнями, рахувати товарні зв'язки та формувати персональні рекомендації для клієнтів у потрібному форматі.
Як бачу рішення задачі:
Імпорт замовлень з CSV (1000–30 000 рядків), нормалізація даних.
Групування позицій за замовленнями (basket view).
… Розрахунок товарних асоціацій: support / confidence / lift по товарам в рамках одного замовлення (Apriori / FP-Growth або своє рішення — виберу оптимальний варіант за швидкістю).
Визначення сезонних бестселерів на основі дати замовлення (місяць / квартал або заданий період).
Формування однієї рекомендації на клієнта:
спочатку за найкращими правилами з максимальним lift;
якщо правил немає — підставляється сезонний бестселер.
Експорт підсумкового CSV виду:
Customer ID → Recommended Product → Reason (rule / seasonal bestseller).
Працюю з Python, pandas, обробкою великих CSV та асоціативними правилами (Apriori/FP-Growth). Лаконічний код, коментарі та короткий опис, як запускати скрипт, включу в результат.
Задача за складністю та обсягом добре вкладається в вказаний термін (до 5 днів). Готовий уточнити деталі по структурі вихідного CSV та формату полів перед стартом.
-
1 день6080 UAH
586 5 0 1 день6080 UAHЯ готовий негайно розпочати розробку цього Python-скрипта. Мій досвід у сфері аналізу даних та розробки алгоритмів асоціативних правил (Apriori/FP-Growth) дозволить мені за 5 днів створити ефективне рішення, яке автоматично оброблятиме CSV-файли з замовленнями (до 30 000 рядків), виявлятиме товарні кореляції, визначатиме сезонні бестселери та генеруватиме персоналізовані рекомендації для кожного покупця, експортуючи результат у потрібний CSV-формат.
-
7 днів6080 UAH
991 12 1 7 днів6080 UAHГотовий оперативно та якісно виконати ваше замовлення. Маю досвід роботи з аналогічними проєктами, завжди дотримуюсь дедлайнів і технічного завдання. Буду радий співпраці!
-
2 дні6688 UAH
540 1 0 2 дні6688 UAHГотовий взятися за реалізацію вашого проєкту по створенню Python-скрипту для формування персональних апсел-рекомендацій.
Що буде зроблено:
Обробка CSV-файлів обсягом до 30 000 рядків.
Групування товарів за замовленнями, побудова товарних пар та розрахунок:
Support
…
Confidence
Lift
Формування списку правил A→B, відсортованих за показником lift.
Сезонна аналітика з визначенням топових товарів кожного сезону.
Генерація персональної рекомендації для кожного клієнта (1-к-1 mapping).
Формування фінального CSV у відповідному форматі.
Методика:
Для розрахунку асоціативних правил планую використовувати Apriori або власну оптимізовану реалізацію під ваші обсяги даних (уточню залежно від структури у прикладі CSV).
-
3 дні6080 UAH
9392 20 0 1 3 дні6080 UAHЗроблю для вас скрипт на Python, який зчитує CSV із замовленнями, групує товари по замовленнях і рахує кореляції і все згідно ТЗ, буду радий співпраці
-
2 дні6080 UAH
12862 4 2 2 дні6080 UAHПривіт Марк,
Я можу зробити твій скрипт за 1~2 дні, використовуючи Python.
З найкращими побажаннями,
Джо
-
5 днів6080 UAH
1117 4 0 5 днів6080 UAHПривіт!
Я можу підготувати скрипт на Python, який зчитає ваші замовлення з файлу CSV, обчислить кореляції між продуктами та згенерує персоналізовану рекомендацію для кожного клієнта.
Планую використати асоціативні правила, основані на підйомі, щоб виділити найсильніші зв'язки між продуктами, а в разі відсутності чіткої кореляції поєднати це з сезонними бестселерами, щоб кожен клієнт отримав цінну пропозицію.
У мене також є невелика ідея, щоб позначити кожну рекомендацію сезоном, до якого вона стосується, що дасть додатковий погляд на часовий контекст і уподобання.
Я лише хотіла б переконатися, що всі дати у вашому CSV мають єдиний формат YYYY-MM-DD.
Дякую!
-
3 дні6080 UAH
1334 6 0 3 дні6080 UAHВітаю!!!
Маю великий досвід в пайтоні, Метод возьму Apriori
Звертайтесь
-
3 дні6080 UAH
656 9 0 3 дні6080 UAHДоброго дня, Mark!
В цілому завдання зрозуміле, для точного відповіді по термінах і ціні, хотілося б уточнити деякі питання, які у мене виникли після аналізу вашого завдання.
Пишіть в приватні повідомлення — обговоримо деталі та ваші побажання.
-
5 днів6080 UAH
6195 53 4 5 днів6080 UAHДоброго дня. Маю великий досвід написання скриптів на пайтон для роботи з CSV файлами. Готовий написати скрипт для вирішення вашої задачі після обговорення деталей.
-
5 днів5958 UAH
117 5 днів5958 UAHДоброго дня.
Зроблю якісно і в строк.
Думаю, ніяких проблем.
-
5 днів6080 UAH
6425 74 1 5 днів6080 UAHДоброго дня. Маю великий досвід подібних завдань. З ТЗ ознайомився. Потрібен приклад вхідних даних.
-
4 дні7296 UAH
3276 28 0 4 дні7296 UAHДоброго дня, Марк! Я перевірив технічне завдання в документі і готовий розпочати сьогодні. У пропозиції вказана ціна і максимальний термін, але я постараюся вкластися в менший термін. Мені потрібно буде 2-3 приклади, як підбирається варіант за кореляцією і сезоном. Буду чекати вашого повідомлення.
Дякую!
-
5 днів6080 UAH
5659 12 0 5 днів6080 UAHДоброго дня, маю 7 років досвіду в розробці на Python. Без проблем зроблю ваш проект максимально швидко та якісно. Вже був досвід роботи з CSV, а також з FP-Growth. Готовий приступити до виконання прямо зараз.
-
5 днів6080 UAH
4227 53 1 1 5 днів6080 UAHПривіт Марк, готовий написати для Вас такий скрипт
Пишіть, обговоримо
-
1 день6080 UAH
1595 7 0 1 день6080 UAHМене звати Роман, і я входжу до топ-5 розробників у категорії «Штучний інтелект і машинне навчання» серед ~1600 фахівців на платформі.
Гарантую:
- Швидке та якісне виконання завдання
- Чітке дотримання дедлайнів
- Регулярний зв'язок протягом усього процесу
Буду радий обговорити деталі вашого проекту у приватних повідомленнях.
-
4 дні6080 UAH
1658 4 0 4 дні6080 UAHШукаєте рішення для створення персоналізованих рекомендацій швидко та точно? Я пропоную потужний скрипт на Python, який перетворить ваш CSV на корисний інструмент аналітики. Моя спеціалізація на оптимізації складних даних та знання підходів, таких як Apriori та FP-Growth, гарантують точність обчислень товарних кореляцій та сезонних бестселерів. З досвідом роботи над e-commerce проектами, я готовий згрупувати ваші замовлення та створити цінні рекомендації для кожного клієнта. Обговоримо, як цей скрипт стане активом для вашого бізнесу?
-
5 днів6080 UAH
2161 4 2 5 днів6080 UAH👋 Вітаємо!
Ми Spectrium LLP — команда з Великобританії, яка допомагає бізнесам запускати ефективні цифрові продукти.
📈 Для вашого завдання ми пропонуємо:
• Обробку CSV з замовленнями (1k–30k рядків) та групування товарів по замовленнях;
• Обчислення товарних кореляцій (Support / Confidence / Lift) та вибір найкращих правил;
• Визначення сезонних бестселерів за датою замовлення;
• Формування персональних рекомендацій «1 клієнт → 1 товар» з поясненням (Reason);
• Експорт готового CSV з Customer ID → Recommended Product → Reason.
…
✅ Скрипт буде оптимізованим, робочим і готовим до інтеграції у ваші бізнес-процеси, з можливістю налаштовувати параметри правил і сезонності.
🙌 Наші роботи та деталі проекти можна переглянути у презентації:
Google Drive
Актуальні фриланс-проєкти в категорії Python
Знайти товарний фід (Google Merchant XML) для сайту на OpenCart
700 UAH
Необхідно знайти пряме посилання на діючий товарний фід (XML) конкурента для Google Merchant Center Платформа (CMS): OpenCart / ocStore Знайти оригінальний фідВимоги до результату: Робоче посилання на XML-файл Python, Парсинг даних ∙ 2 години 16 хвилин тому ∙ 15 ставок |
Розробка Тік-Ток ферми (контент-завод)Необхідно розробити систему для централізованого управління кількома TikTok-акаунтами з автоматичною публікацією контенту, використанням індивідуальних проксі та імітацією природної активності акаунтів. Функціональні вимоги1. Управління акаунтами Додавання та видалення… Python, Розробка ботів ∙ 13 годин 42 хвилини тому ∙ 11 ставок |
Покращити роботу Claude Code та роботу з написанням програмного забезпеченняЗараз розробляю СРМ та Аналітику, софт. Роблю через Клод Код, але розумію, що результати не найкращі в плані змін. Є 2 задачі - Потрібно допомогти зробити пресет по навичкам, мд і так далі, щоб покращити якість. Взяти перевірені, з якими працювали, а не з інтернету перші. - В… AI та машинне навчання, Python ∙ 20 годин 16 хвилин тому ∙ 21 ставка |
Система OCRПотрібна система розпізнавання тексту на поштових конвертах (індекс кому - лише числа). Текст інколи може бути рукописним Розпізнавання марок (підрахунок кількості та номіналу) Python ∙ 23 години 27 хвилин тому ∙ 20 ставок |
Шукаю White-label рішення Букмекерської контори під оренду |
Польща