Python-скрипт для персональних рекомендацій
5938 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 дні5938 UAH3 дні5938 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
-
4 дні5938 UAH4 дні5938 UAH
Шукаєте 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 днів5938 UAH
248 5 днів5938 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 дні5938 UAH
217 4 дні5938 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 день5938 UAH
267 1 день5938 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 дні5938 UAH
316 1 0 3 дні5938 UAHПривіт, маю великий досвід у веб-розробці на Python! Я той, хто вам потрібен, звертайтеся!
-
5 днів5938 UAH
1321 4 0 5 днів5938 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 день5938 UAH
601 5 0 1 день5938 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.
-
3 дні5938 UAH
16195 36 0 3 дні5938 UAHПривіт, 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.
-
7 днів5938 UAH
986 12 1 7 днів5938 UAHГотовий оперативно та якісно виконати ваше замовлення. Маю досвід роботи з аналогічними проєктами, завжди дотримуюсь дедлайнів і технічного завдання. Буду радий співпраці!
-
2 дні6531 UAH
516 1 0 2 дні6531 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 дні5938 UAH
9340 20 0 1 3 дні5938 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 дні5938 UAH
12784 4 2 2 дні5938 UAHПривіт Марк,
Я можу зробити твій скрипт за 1~2 дні, використовуючи Python.
З найкращими побажаннями,
Джо
-
5 днів5938 UAH
1117 4 0 5 днів5938 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 дні5938 UAH
1310 6 0 3 дні5938 UAHВітаю!!!
Маю великий досвід в пайтоні, Метод возьму Apriori
Звертайтесь
-
3 дні5938 UAH
656 9 0 3 дні5938 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 днів5938 UAH
6046 53 4 5 днів5938 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 днів5819 UAH
117 5 днів5819 UAHДоброго дня.
Зроблю якісно і в строк.
Думаю, ніяких проблем.
-
5 днів5938 UAH
6177 74 1 5 днів5938 UAHДоброго дня. Маю великий досвід подібних завдань. З ТЗ ознайомився. Потрібен приклад вхідних даних.
-
4 дні7125 UAH
3276 28 0 4 дні7125 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 днів5938 UAH
5556 12 0 5 днів5938 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 днів5938 UAH
4195 53 1 1 5 днів5938 UAHПривіт Марк, готовий написати для Вас такий скрипт
Пишіть, обговоримо
-
1 день5938 UAH
1562 7 0 1 день5938 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.
Актуальні фриланс-проєкти в категорії Python
BuzzPost автоматизація Facebook під ІзраїльПроект вже є і він працює - задача вирішити питання по обмеженню фб, при кількості постів на годину більше 3-4 (з 7 ранку до 12 ночі) акаунти клієнтів обмежуються фб. сайт - https://buzzpost.co.il/ Також пошукати дірки в логіці і в самому проекті і виправити їх, знову ж логіка… Python, Робота з клієнтами ∙ 18 годин 3 хвилини тому ∙ 11 ставок |
Створення Тік-ток ферми з генерацією доходу
27 000 UAH
в пошуках людини, яка може написати софт для ферми Тік Ток, щоб ми змогли генерувати трафік, отримувати дохід. Шукаємо готове рішення з повним циклом. Python, Розробка ботів ∙ 3 дні 12 годин тому ∙ 16 ставок |
AI Коментуюча Платформа для TikTok та Instagram.Мета проекту Розробити систему, яка дозволяє керувати великою кількістю акаунтів TikTok та Instagram і автоматично публікувати релевантні коментарі під вибраними відео з використанням ШІ. Основний функціонал1. Управління акаунтами Необхідно реалізувати можливість підключення… AI та машинне навчання, Python ∙ 4 дні 20 годин тому ∙ 23 ставки |
Побудувути модель калсифікації клієнтів1. Є дані клієнтів в Mongo/SQL (приблизно 20 000 заисів із сирими даними). 2. Необхідно на їх основі побудувати фічі та модель класифікації клієнтв на поведінкові групи. 3. Проект виконати на Python. AI та машинне навчання, Python ∙ 6 днів 14 годин тому ∙ 46 ставок |
ІТ Автоматизація ведення VAT- звітності
10 000 UAH
Необхідно розробити систему для автоматизації перенесення даних про продажі з CRM у бухгалтерську систему Wafeq. Система має імпортувати банківські та платіжні звіти, автоматично звіряти платежі з інвойсами, формувати інвойси для VAT-звітності та мінімізувати ручну роботу.… AI та машинне навчання, Python ∙ 6 днів 19 годин тому ∙ 52 ставки |
Польща