Вход Блог
Строительство и ремонт
Репетиторы
Красота
Фрилансеры
Разные специалисты
Тренеры
Уход за животными
Автоинструкторы

Разработка на Python — удалённая работа в Москве

Дата: 2025-02-26
Детали
Регион
Москва
Занятость
дистанционно
Стоимость
договорная
Дата публикации
2025-02-26
Описание
Дано: - Есть 3 бизнес направления для которых подобрано 50 атрибутов с разной силой влияния на метрику “Предпочтение“ - Каждый атриубут по-разному проявлен в восприятии разных компаний (4 конкурента). Характер проявленности описан параметром BIPs - Каждый атрибут отличается по потенциальному подходу к работе с ним: поддерживать / усиливать / развивать - Все атрибуты с разной силой влияют на ключевую метрику “предпочтение“, но не между всеми атрибутами есть сильная связь. Для нас важна связь больше 50% персентиля Требования: 1. Фильтрация атрибутов по параметрам: продуктовая вертикаль: - покупка - долгосрочная аренда - краткосрочная аренда Подборка атрибутов: - все - ТОП-10 2. После фильтрации должно происходить формирование списка атрибутов, проранжированных по силе их вклада в метрику “предпочтение“ для каждой вертикали - Атрибуты первого уровня (верхушка) - это ключевые 1-2 атрибута, от которых будет строиться цепочка 3. Далее при выборе 1-2 атрибутов 1го уровня должны последовательно и дополнительно формироваться 2 уровня цепочки (пирамиды): - После выбора атрибутов первого уровня, подтягиваются атрибуты второго уровня (середина), которые связаны с атрибутами первого уровня с силой связи от 50% персентиля - После выбора атрибутов второго уровня, подтягиваются атрибуты третьего уровня (основание), которые связаны с атрибутами второго уровня с силой связи от 50% персентиля ВАЖНО ДЛЯ ОБОИХ УРОВНЕЙ: атрибуты с силой связи 90-100% персентиля выделяются жирным шрифтом. 4. Описание каждого уровня цепочки атрибутов: Описание каждого атрибута: - Сила влияния на предпочтение - BIPs - значения по конкуренту 1, конкуренту 2 и конкуренту 3. А также конкуренту 4 для посуточной аренды) . - При BIPs равно и более 2% для покупки и долгосрочной аренды и равно и более 5% - окрашиваем в зеленый цвет. - Менее и равно -2% для покупки и долгосрочной аренды и равно и менее -5% - окрашиваем в красный цвет. - Промежуточные значение между -2% и 2%, и между -5% и 5% для посуточной аренды - темно-серым Описание целесообразности работы с теми или иными атрибутами. Все атрибуты прокрашены цветом: - Поддерживать (зеленые) – сильная сторона Конкуента 1 и BIPs Конкуента 1 ⋟ BIPs конкурентов - Усиливать (желтые) – сильная сторона Конкуента 1, но BIPs Конкуента 1 < BIPs конкурентов - Развивать (красные) – слабая или нейтральная сторона Конкуента 1 Для выбора атрибута, с которым(и) будем работать, нужно нажать на галочку рядом с конкретным атрибутом: - Условие 1. автоматическое проставление галочек рядом с атрибутами 2-го и 3-го уровня, которые были выбраны на предыдущем этапе (отображать их серой галкой). Серые галки нельзя отжать если не сделать это на предыдущем шаге, где они были проставлены рядом с конкретным атрибутом - В итоговую цепочку и расчет попадают только атрибуты с галочками - Всегда отображается окно, с информацией о суммарном вкладе цепочки в метрику “предпочтение“. - Суммарный вклад в предпочтение = сумма всех вкладов, по атрибутам, по которым проставлены галочки. Каждый атрибут учитывается в расчете только 1 раз (в случае, если он появляется на разных этапах списков, в расчете не дублируется) Технические требования: - Язык программирования: Python - Нужна возможность расширения функционала макроса в будущем. - Сроки выполнения: 10 р.д. Ожидаемые результаты: создание эффективного инструмента для анализа атрибутов, влияющих на выбор площадки в отдельных вертикалях, который позволит оптимизировать процесс принятия решений относительно развития продукта и бренда. Для лучшего понимания терминологии сущностей в модели: - Атрибуты (т.е. идентификаторы) (высказывания, единица анализа, узел в графе) - Сила влияния атрибута на другие атрибуты, варьируется от 1% до 100% - Сила связи атрибута с предпочтением, прямой путь от узла атрибута до предпочтения, измеряется в % - Конкуренты - игроки на поле, каждый из конкурентов связан с атрибутами через BIPS - BIPS- метрика, есть для каждой пары атрибут-конкурент и представляет собой степень ассоциирования атрибута с конкурентом - Предпочтение - финальная зависимая переменная, каждый атрибут вне зависимости от связки с конкурентом имеет фиксированный вклад в предпочтение - Вклад в предпочтение - есть у каждого атрибута, вклад в предпочтение нескольких атрибутов считается как сумма вкладов каждого атрибута - Продуктовая вертикаль - верхнеуровневая переменная, фильтр, для каждой вертикали свой набор переменных, конкурентов, связей, BIPS
Похожие заказы

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Разработка модели выявление кредитного скоринга для начинающего банковского агентства Суть - выявление по данным классификации, а также выявление процента невозврата Организовать весь пайплайн данных От сбора, обработки, каждую неделю в airflow и передача данных в битрикс подробнее о задаче в лс Тз составим вместе.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля, доработка существующего продукта.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта.
Москва Фрилансеры

Программисты

дистанционно
договорная
Data Science. Настройка.
Москва Фрилансеры

Программисты

дистанционно
договорная
Data Science. Настройка.
Москва Фрилансеры

Программисты

дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля. Разработка офлайн-сейфа на флешку Суть продукта Электронный персональный сейф — HTML-приложение, которое устанавливается на флешку и открывается в браузере без интернета и без установки дополнительных программ. Технические требования Платформа: один файл index.html + папка с ресурсами (CSS, JS — всё локально, без CDN). Работает офлайн. Открывается двойным кликом в браузере (Chrome, Firefox, Safari, Edge). Хранение данных: localStorage браузера. При открытии с флешки на разных компьютерах данные хранятся в файле на самой флешке (через экспорт/импорт JSON), либо через IndexedDB. Шифрование: данные шифруются паролем пользователя через AES-256 (библиотека CryptoJS, подключается локально из папки с файлом). Без пароля файл с данными нечитаем. Экспорт данных: кнопка «Сохранить на флешку» — выгружает зашифрованный файл data.enc рядом с index.html. При следующем открытии — подгружает автоматически. Что НЕ нужно • Облачная синхронизация • Мобильное приложение • Серверная часть • Авторизация через сторонние сервисы • Установщик / exe-файл.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта. Изначально закладки наполняются данными с помощью querry Задача 1. Необходимо добавить на каждую из закладок столбцы В новые колонки нужно затянуть данные из файла Куб. Но написание продуктов может быть разное, поэтому нужно использовать справочник из файла куб, закладка "Справочник" В других колонках необходимо внести обычные формулы расчета выполнения плана и отклонения (они тоже должны быть записаны через power querry). Задача 2. Нужно создать через querry запрос один консолидированный лист в файле из всех существующих в нем закладок. Формат данных у них один, но надо чтобы в первую колонку консолидированного листа заносилась фамилия из названия листа.
Москва Фрилансеры