Как вступить в брак в ирисе

Обновлено: 25.05.2024

И так, если вы успешно пригласили и наделили правами администратора Iris | Чат-менеджера, то вам необходимо настроить беседу. Эта статья поможет вам в этом. Здесь описаны базовые настройки беседы. И прочитав её, вы сможете с лёгкостью настроить свою беседу под себя!

Содержание

1. Установка правил и приветствия

Начнём мы нашу настройку с установки правила и приветствия!

Установка правил

Для установки правил в беседу, введите:

Правила Текст правил со следующей строки

В правилах можно использовать переменную . Она позволяет автоматически выводить актуальную ссылку на беседу (да, чтобы переменная корректно работала, установите чат-ссылку на беседу).

・Правила — выводит правила беседы.

・Правила удалить — удаляет правила беседы .

Установка приветствия

Для установки приветствия в беседу, введите:

Приветствие Текст приветствия со следующей строки

В приветствии можно использовать переменные:
• — выведет имя и фамилию пользователя.
• <ж|м|мн>— выводит текст для: женщины, мужчины и нескольких людей.
Например: , мы рады, что ты заш <ла|ёл|ли>к нам.

・Приветствие удалить — удаляет приветствие беседы.

・Приветствие помощь — вызывает статью по более подробной настройке приветствия и правил.

2. Установка чат-ссылки

・Чат-ссылка — устанавливает ссылку на беседу. Можно вставить сокращенную ссылку.

Сокращенные ссылки не будут вызывать большую кнопку с приглашением, что иногда очень кстати. Сократить ссылку на беседу можно здесь.

・ Чат-ссылка — выводит ссылку на беседу.

・ Чат-ссылка через дежурного — устанавливает ссылку для безопасного добавления в беседу.

Перешедшего по ссылке пользователя автоматически добавит дежурный по беседе (при условии, что дежурный есть в друзьях и у пользователя настройками приватности не запрещено добавление в беседы хотя бы для дежурного).

Преимуществом такого метода является то, что Ирис будет через свой сервис фильтровать входящих пользователей на наличие их в базе спамеров и только потом отправлять серверу Дежурного беседы сигнал, что их можно добавлять.
По таким ссылкам вы сможете вернуться в беседу, даже если вас кикнули (например, после русской рулетки. Или бан прошёл, а вас не вернули).

Также, если ваша анкета привязана к Iris Callback API, то на своей стороне вы сможете реализовать механизм автоматического знакомства с дежурным беседы и добавлением к нему в друзья.

3. Настройка информации беседы

・+автокик — разрешает боту удалять участника после его выхода с беседы.

Автокику так же можно задать параметры: автокик
・ — количество выходов из чата
・ — количество времени, в котором участник выходит из чата
・ — исход наказания на выбор
Например: автокик 3 60 бан

・-автокик молчунов — убирает автокик молчунов.

5. Настройка безопасности

Команды настройки безопасности:

・Инвайты — ограничивает число одновременно добавляемых пользователей. После достижения ограничительного числа пользователь исключается из беседы. Если параметр 0, то ограничение на приглашения снимается.

・Антирейд — ограничивает количество попыток приглашений забаненного пользователя. В случае, если кто-то пригласил забаненного пользователя более раз, этот приглашавший также будет добавлен в бан-лист. Параметр 0, отключит эту функцию.

・+антирейд — ограничивает количество попыток приглашений забаненного пользователя до 1. После первого же добавления забаненного пользователя, пригласивший отправляется в бан.

・+боты / -боты — разрешает / запрещает приглашать сообщества (ботов) в беседу.

・Ссылки срок= — снятие ограничения на использование -беседы / -группы / -сайты / -боты по исходу пребывания участника в беседе.

・Ссылки рейтинг= — снятие ограничения на использование -беседы / -группы / -сайты / -боты по достижении участника репутации в беседе.

・Минрег — установка минимального срока регистрации страницы пользователя для входа в беседу (по умолчанию 14 дней). Параметр 0, отключит эту функцию.

Что делать если ваша беседа подверглась атаке рейдеров?

Рейд — это внезапные атаки других пользователей, рейд-ботов, рейд групп, на какую-либо систему.

Команды чистки:

Ниже перечисленные команды, помогут вам отбиться от атаки рейдеров:

・Кик новичков — исключает новых пользователей, которые впервые появились в беседе в указанный период. Функция полезна при рейдах.

・Кик актив — исключает пользователей, проявивших актив за определённое время (не более 10 минут). Функция полезна при рейдах.

・Кик от — исключает всех добавленных данным участником.

6. Установка завещания

・!завещание -данный человек будет истинным создателем, если вас заблокирует вк.

・-завещание — отменить завещание.

・!вступить в наследство — после блокировки истинного создателя, вы, имея завещание можете принять его чаты под своё крыло.

7. Настройка сетки бесед

Коротко о создании сетки — команды:

・Создать сетку — создаётся сетка бесед, в которую в дальнейшем будут добавлены беседы.

・Сетка — выводит список бесед из сетки с .В нужной беседе:

・Установить сетку — устанавливает в беседе сетку с номером .

8. Настройка рангов беседы

В системе предусмотрено 5 рангов модераторов:・!модер — 1 ранг (Младший модератор).

・!!модер — 2 ранг (Старший модератор).

・. модер — 3 ранг (Младший администратор).

・. модер — 4 ранг (Старший администратор).

・Снять — снимает ранг модератора с пользователя.

・Снять вышедших — полностью снимает статус со всех вышедших модераторов/админов.

9. Настройка предупреждений

・Варны лимит — устанавливает число предупреждений, по достижению которых пользователь исключается из беседы.

・Варны чс — устанавливает срок бана по достижению лимита предупреждений.

・Варны — выводится список текущих предупреждений пользователя.

・Варны период — устанавливает срок хранения предупреждения.

10. Настройка доступа команд

Доступ ко всем командам Ириса можно настроить по рангам, дать доступ всем или вовсе отключить.

・Дк 0 — вызов команды доступен всем.

・Дк 6 — вызов команды отключен для всех.

・Дк — доступ к команде только с уровня модерации .

По умолчанию большинство команд работают без префиксов.

Содержание

1. Установка правил и приветствия

Для начала давайте настроим правила и приветствие беседы. Приветствие будет выводиться каждый раз, когда новый пользователь присоединяется к беседе.

Установка правил

В правилах можно использовать переменную . Она позволяет автоматически выводить актуальную ссылку на беседу.

・Правила — выводит правила беседы.

・Правила удалить — удаляет правила беседы .

Установка приветствия

Для установки приветствия в беседу, введите:

В приветствии можно использовать переменные:
• — выведет имя и фамилию пользователя.
• — выводит текст для: женщины, мужчины и нескольких людей. Например: , мы рады, что ты заш к нам.

・Приветствие удалить — удаляет приветствие беседы.

・Приветствие помощь — вызывает статью по более подробной настройке приветствия и правил.

Хотите знать ещё больше? Читайте эту статью.

2. Установка чат-ссылки

・Чат-ссылка — устанавливает ссылку на беседу. Можно вставить сокращенную ссылку.

・ Чат-ссылка — выводит ссылку на беседу.

・ Чат-ссылка через дежурного — устанавливает ссылку для безопасного добавления в беседу.

Перешедшего по ссылке пользователя автоматически добавит дежурный в беседу (при условии, что дежурный есть в друзьях и у пользователя настройками приватности не запрещено добавление в беседы хотя бы для дежурного).

Преимуществом такого метода является то, что Ирис будет через свой сервис фильтровать входящих пользователей на наличие их в базе спамеров и только потом отправлять серверу Дежурного беседы сигнал, что их можно добавлять.
По таким ссылкам вы сможете вернуться в беседу, даже если вас кикнули (например, после русской рулетки. Или бан прошёл, а вас не вернули).

Также, если ваша анкета привязана к Iris Callback API, то на своей стороне вы сможете реализовать механизм автоматического знакомства с дежурным беседы и добавлением к нему в друзья.

3. Настройка информации беседы

Автокик

・+Автокик — разрешает боту исключать участника после его выхода с беседы.

Дополнительные параметры:
+автокик
・ — количество выходов из чата
・ — количество времени, в котором участник выходит из чата
・ — исход наказания на выбор
Например: автокик 3 60 бан — забанит участника, если он сделал 3 выхода из одной беседы за 1 минуту.

Автокик молчунов

・-Автокик молчунов — убирает автокик молчунов.

5. Настройка безопасности

Команды настройки безопасности:

・Инвайты — ограничивает число одновременно добавляемых пользователей. После достижения ограничительного числа пользователь исключается из беседы. Если параметр , то ограничение на приглашения снимается.

・+Антирейд — ограничивает количество попыток приглашений забаненного пользователя до 1. После первого же добавления забаненного пользователя, пригласивший отправляется в бан.

・+Боты / -Боты — разрешает / запрещает приглашать сообщества (ботов) в беседу.

・Минрег — установит минимальный срок регистрации страницы пользователя для входа в беседу (по умолчанию 14 дней). Параметр , отключит эту функцию.

Что делать если ваша беседа подверглась атаке рейдеров?

Рейд — это внезапные атаки других пользователей, рейд-ботов, рейд групп, на какую-либо систему.

6. Установка завещания

・!Завещание — данный человек будет истинным создателем, если вас заблокирует вк.

・-Завещание — отменить завещание.

・!Вступить в наследство — после блокировки истинного создателя, вы, имея завещание можете принять его чаты под своё крыло.

7. Настройка сетки бесед

Коротко о создании сетки — команды:

・Создать сетку — создаётся сетка бесед, в которую в дальнейшем будут добавлены беседы.

・Сетка — выводит список бесед из сетки с .

В нужной беседе:

・Установить сетку — устанавливает в беседе сетку с номером .

Полный гайд со всеми командами по ссылке.

8. Настройка рангов беседы

・Кто админ — просмотр всех модераторов беседы.

В системе предусмотрено 5 рангов модераторов:

・!модер — 1 ранг (Младший модератор).

・!!модер — 2 ранг (Старший модератор).

・. модер — 3 ранг (Младший администратор).

・. модер — 4 ранг (Старший администратор).

Синонимы:
・Повысить — 1 ранг (Младший модератор).
・Повысить 2 — 2 ранг (Старший модератор).
・Повысить 3 — 3 ранг (Младший администратор).
・Повысить 4 — 4 ранг (Старший администратор).
・Повысить 5 — 5 ранг (Создатель).

・Снять — снимает ранг модератора с пользователя.

・Снять вышедших — полностью снимает статус со всех вышедших модераторов/админов.

9. Настройка наказаний

Предупреждения

・Варны чс — устанавливает срок бана по достижению лимита предупреждений.

・Варны — выводится список текущих предупреждений пользователя.

・Варны период — устанавливает срок хранения предупреждения.

10. Настройка доступа команд

Доступ ко всем командам Ириса можно настроить по рангам, дать доступ всем или вовсе отключить.

・Дк 0 — вызов команды доступен всем.

・Дк 6 — вызов команды отключен для всех.

・Дк — доступ к команде только с уровня модерации .

Базовая настройка Iris | Чат-менеджера и беседы

Впервые установили Ириса и не знаете с чего начать? Эта статья поможет вам настроить базовые настройки Iris | Чат-менеджера и вашей беседы

По умолчанию большинство команд работают без префиксов.

Содержание

1. Установка правил и приветствия

Установка правил

В правилах можно использовать переменную . Она позволяет автоматически выводить актуальную ссылку на беседу.

・Правила — выводит правила беседы.

・Правила удалить — удаляет правила беседы .

Установка приветствия

Для установки приветствия в беседу, введите:

В приветствии можно использовать переменные:
• — выведет имя и фамилию пользователя.
• — выводит текст для: женщины, мужчины и нескольких людей. Например: , мы рады, что ты заш к нам.

・Приветствие удалить — удаляет приветствие беседы.

・Приветствие помощь — вызывает статью по более подробной настройке приветствия и правил.

Хотите знать ещё больше? Читайте эту статью.

2. Установка чат-ссылки

・Чат-ссылка — устанавливает ссылку на беседу. Можно вставить сокращенную ссылку.

・ Чат-ссылка — выводит ссылку на беседу.

・ Чат-ссылка через дежурного — устанавливает ссылку для безопасного добавления в беседу.

Преимуществом такого метода является то, что Ирис будет через свой сервис фильтровать входящих пользователей на наличие их в базе спамеров и только потом отправлять серверу Дежурного беседы сигнал, что их можно добавлять.
По таким ссылкам вы сможете вернуться в беседу, даже если вас кикнули (например, после русской рулетки. Или бан прошёл, а вас не вернули).

Также, если ваша анкета привязана к Iris Callback API, то на своей стороне вы сможете реализовать механизм автоматического знакомства с дежурным беседы и добавлением к нему в друзья.

3. Настройка информации беседы

Автокик

・+Автокик — разрешает боту исключать участника после его выхода с беседы.

Дополнительные параметры:
+автокик
・ — количество выходов из чата
・ — количество времени, в котором участник выходит из чата
・ — исход наказания на выбор
Например: автокик 3 60 бан — забанит участника, если он сделал 3 выхода из одной беседы за 1 минуту.

Автокик молчунов

・-Автокик молчунов — убирает автокик молчунов.

5. Настройка безопасности

Команды настройки безопасности:

・+Боты / -Боты — разрешает / запрещает приглашать сообщества (ботов) в беседу.

Что делать если ваша беседа подверглась атаке рейдеров?

Рейд — это внезапные атаки других пользователей, рейд-ботов, рейд групп, на какую-либо систему.

6. Установка завещания

・!Завещание — данный человек будет истинным создателем, если вас заблокирует вк.

・-Завещание — отменить завещание.

7. Настройка сетки бесед

Коротко о создании сетки — команды:

・Создать сетку — создаётся сетка бесед, в которую в дальнейшем будут добавлены беседы.

・Сетка — выводит список бесед из сетки с .

В нужной беседе:

・Установить сетку — устанавливает в беседе сетку с номером .

Полный гайд со всеми командами по ссылке.

8. Настройка рангов беседы

・Кто админ — просмотр всех модераторов беседы.

В системе предусмотрено 5 рангов модераторов:

・!модер — 1 ранг (Младший модератор).

・!!модер — 2 ранг (Старший модератор).

・. модер — 3 ранг (Младший администратор).

・. модер — 4 ранг (Старший администратор).

Синонимы:
・Повысить — 1 ранг (Младший модератор).
・Повысить 2 — 2 ранг (Старший модератор).
・Повысить 3 — 3 ранг (Младший администратор).
・Повысить 4 — 4 ранг (Старший администратор).
・Повысить 5 — 5 ранг (Создатель).

・Снять — снимает ранг модератора с пользователя.

・Снять вышедших — полностью снимает статус со всех вышедших модераторов/админов.

9. Настройка наказаний

Предупреждения

・Варны чс — устанавливает срок бана по достижению лимита предупреждений.

・Варны — выводится список текущих предупреждений пользователя.

・Варны период — устанавливает срок хранения предупреждения.

10. Настройка доступа команд

Доступ ко всем командам Ириса можно настроить по рангам, дать доступ всем или вовсе отключить.

・Дк 0 — вызов команды доступен всем.

・Дк 6 — вызов команды отключен для всех.

・Дк — доступ к команде только с уровня модерации .

Мобильные операторы, предоставляя разнообразные сервисы, накапливают огромное количество статистических данных. Я представляю отдел, реализующий систему управления трафиком абонентов, которая в процессе эксплуатации у оператора генерирует сотни гигабайт статистической информации в сутки. Меня заинтересовал вопрос: как в этих Больших Данных (Big Data) выявить максимум полезной информации? Не зря ведь одна из V в определении Big Data — это дополнительный доход.

Я взялся за эту задачу, не являясь специалистом в исследовании данных. Сразу возникла масса вопросов: какие технические средства использовать для анализа? На каком уровне достаточно знать математику, статистику? Какие методы машинного обучения надо знать и насколько глубоко? А может лучше для начала освоить специализированный язык для исследования данных R или Python?

Термины

Для начала давайте разберемся с предметом изучения. Сейчас термины Искусственный Интеллект, Машинное Обучение, Глубокое Машинное Обучение зачастую используются как синонимы, но на самом деле существует вполне определенная иерархия:

К Искусственному Интеллекту относятся все задачи, в которых машины выполняют интеллектуальные задачи, такие как игра в шашки или шахматы, помощники, способные распознавать речь и давать ответы на вопросы, разнообразные роботы.
Машинное Обучение – более узкое понятие и относится к классу задач, для решения которых компьютер обучают выполнять определенные действия, имея заранее известные правильные ответы, например, классификация объектов по набору признаков или рекомендация музыки и фильмов.
Под Глубоким Обучением подразумевают задачи, которые решаются с помощью нейронных сетей и Больших Данных, такие как распознавание образов или перевод текста.

Без учителя (самообучение) – это поиск скрытых закономерностей в данных. К таким алгоритмам относится кластеризация. Например, все крупные торговые сети ищут закономерности в покупках своих клиентов и пытаются работать с целевыми группами покупателей, а не с общей массой.

Регрессия, классификация и кластеризация являются основными алгоритмами исследования данных, поэтому их и будем рассматривать.

Исследование данных

Алгоритм исследования данных состоит из определенной последовательности шагов. В зависимости от задачи и имеющихся данных набор шагов может меняться, но общее направление всегда определенное:

Сбор и очистка данных. Как показывает практика, этот этап может занимать до 90% времени всего анализа данных;
Визуальный анализ данных, их распределение, статистики;
Анализ зависимости (корреляции) между переменными (признаками);
Отбор и определение признаков, которые будут использоваться для построения моделей;
Разделение на данные для обучения модели и тестовые;
Построение моделей на данных для обучения / оценка результата на тестовых данных;
Интерпретация полученной модели, визуализация результатов.

А мы начинаем наше исследование!

Сбор и очистка данных

В примере с Ирисами для нас все данные собрали и заполнили. Просто загружаем их и смотрим:

Видим, что набор данных состоит из длины/ширины двух типов лепестков Ириса: sepal и petal. Не спрашивайте меня, где они находятся у Ириса). Целевая переменная — это сорт Ириса: 0 — Setosa, 1 — Versicolor, 2 — Virginica. Соответственно, наша задача — по имеющимся данным попробовать найти зависимости между размерами лепестков и сортами Ирисов.

Для удобства манипулирования данными делаем из них DataFrame:

Вроде получилось, то что хотели:

Описательные статистики

Посмотрев на такие гистограммы, опытный исследователь может сразу делать первые выводы. Я вижу только, что распределение у некоторых переменных похоже на нормальное. Попробуем сделать более наглядно. Строим таблицу с зависимостями между признаками и раскрашиваем точки в зависимости от сортов Ирисов:

Зависимость между переменными

Теперь посмотрим на математические значения зависимостей:

В более наглядном виде построим тепловую карту зависимости признаков:

Значения коэффициента корреляции интерпретируются следующим образом:

До 0,2 — очень слабая корреляция
До 0,5 — слабая
До 0,7 — средняя
До 0,9 — высокая
Больше 0,9 — очень высокая

Отбираем и создаем признаки

В первом приближении можно просто включить все переменные в модель и посмотреть, что будет. Далее можно будет подумать, какие признаки убрать, а какие создать.

Данные для обучения и тестовые данные

Разделяем данные на данные для обучения и тестовые данные. Обычно выборку разделяют на обучающую и тестовую в процентном соотношении 66/33, 70/30 или 80/20. Возможны и другие разбиения в зависимости от данных. В нашем примере на тестовые данные отводим 30% от всей выборки (параметр test_size = 0.3):

Цикл построения моделей – оценка результата

Переходим к самому интересному.

Линейная регрессия – LinearRegression

Смотрим на метрики качества модели:

(0.41641913228540123, -0.3665140452167277, 0.96275709705096657, 5.7766609884916033e-86, 0.009612539319328553)
Из наиболее интересного — это коэффициент корреляции между переменными r_value со значением 0.96275709705096657. Его мы уже видели ранее, а здесь еще раз убедились в его существовании. Рисуем график с точками и линией регрессии:

Видим, что, действительно, найденная линия регрессии хорошо повторяет направление распределения точек. Теперь, если у нас будет в наличии, например, длина листочка pental, мы сможем с большой точностью определить, какая у него ширина!

Классификация

Как интуитивно представить классификацию? Если смотреть на задачу разделения на два класса объектов, которые имеют два признака (например, нужно разделить яблоки и бананы, если известны их размеры), то классификация сводится к проведению линии на плоскости, которая делит объекты на два класса. Если надо разделить на большее число классов, то проводится несколько линий. Если смотреть на объекты с тремя переменными, то представляется трехмерное пространство и задача проведения плоскостей. Если переменных N, то нужно просто вообразить гиперплоскость в N-мерном пространстве).

Итак, берем самый известный алгоритм обучения классификации: стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent). С градиентным спуском мы уже встречались в линейной регрессии, а стохастический говорит о том, что для быстроты работы используется не вся выборка, а случайные данные. И применяем его для метода классификации SVM (Support Vector Machine):

Смотрим на метрики качества модели:

На самом деле, оценить модель можно, не особо разбираясь в сути значений метрик: если accuracy, precision и recall больше 0.85, то это хорошая модель, если больше 0.95, то отличная.

Если кратко, то используемые в примере метрики отражают следующее:

Таким образом, видим, что значения метрик на нашем примере очень хорошие. Посмотрим на график. Для наглядности выборку рисуем в двух координатах и раскрашиваем по классам.

Сначала отобразим тестовую выборку, как она есть:

Потом, как ее предсказала наша модель. Видим, что точки на границе (которые я обвел красным) были классифицированы неправильно:

Но при этом большинство объектов предсказано правильно!

Cross-Validation

Как-то уж очень подозрительно хороший результат… Что может быть не так? Например, мы случайно хорошо разбили данные на обучающую и тестовую выборку. Чтобы убрать эту случайность применяют так называемую кросс-валидацию. Это когда данные разбиваются несколько раз на обучающую и тестовую выборку, и результат работы алгоритма усредняется.

Проверим работу алгоритма на 10 случайных выборках:

Смотрим на результат. Он ожидаемо ухудшился: 0.860909090909

Подбор оптимальных параметров алгоритма

Что еще можно сделать для оптимизации алгоритма? Можно попытаться подобрать параметры самого алгоритма. Видим, что в алгоритм передаются alpha=0.001, n_iter=100. Давайте найдем для них оптимальные значения.

На выходе получаем модель с оптимальными параметрами:

SGDClassifier(alpha=0.00089999999999999998, average=False, class_weight=None,
epsilon=0.1, eta0=0.0, fit_intercept=True, l1_ratio=0.15,
learning_rate='optimal', loss='hinge', n_iter=96, n_jobs=1,
penalty='l2', power_t=0.5, random_state=0, shuffle=True, verbose=0,
warm_start=False)

Видим, что в ней alpha=0.0009, n_iter=96. Подставляем эти значения в модель:

Смотрим, стало немного лучше: 0.915505050505

Отбираем и создаем признаки

Смотрим, стало еще немного лучше: 0.937727272727
Для иллюстрации подхода, давайте сделаем новый признак: площадь листка petal и посмотрим, что получится.

Подставляем в модель:

Мы познакомились с основными способами оптимизации моделей, теперь рассмотрим алгоритм кластеризации — пример машинного обучения без учителя.

Кластеризация — K-means

Для примера, рассмотрим самый известный алгоритм K-средних. Он не зря называется K-средних, т.к. метод основан на нахождении K центров кластеров так, чтобы среднее расстояния от них до объектов, которые им принадлежат были минимальные. Сначала алгоритм определяет K произвольных центров, далее все объекты распределяются по близости к этим центрам. Получили K кластеров объектов. Далее в этих кластерах заново вычисляются центры по среднему расстоянию до объектов, и объекты снова перераспределяются. Алгоритм работает до тех пор, пока центры кластеров не перестанут сдвигаться на какую-то определенную дельту.

Смотрим на результаты:

Видим, что даже с параметрами по умолчанию получается очень неплохо: accuracy, precision и recall больше 0.9. Убеждаемся на картинках. Видим достойный, но не везде точный результат:

У алгоритма есть недостаток — для его работы нужно задавать число кластеров, которое мы хотим найти. И если оно будет неадекватное, то результаты работы алгоритма будут бесполезны. Посмотрим, что будет, если задать число кластеров, например, 5:

Видим, что на практике результат не применим. Существуют алгоритмы определения оптимального числа кластеров, но в этой статье мы не будем на них останавливаться.

Заключение по исследованию Ирисов

Итак, на примере Ирисов мы рассмотрели три основных метода машинного обучения: регрессию, классификацию и кластеризацию. Провели оптимизацию алгоритмов и визуализацию результатов. Получили очень хорошие результаты, но это и было ожидаемо на специально подготовленном наборе данных.

Полный Python Notebook можно найти на Github. Переходим к Телекому.

Телеком

В Телекоме есть задачи, которые с помощью анализа данных решают и в других сферах (банки, страхование, ретейл):

Предсказание оттока абонентов (Churn Prevention);
Обнаружение мошенничества (Fraud Prevention);
Выявление похожих абонентов (Сегментация абонентской базы);
Перекрестные продажи (Cross-Sale) и поднятие суммы продажи (Up-Sale);
Выявление абонентов, сильно влияющих на свое окружение (Альфа-абоненты).

Предсказание потребления ресурсов сети абонентами: объём трафика, число звонков, SMS;
Исследование перемещений абонентов с целью оптимизации сети.

В биллинговой системе хранятся данные по платежам и расходам абонентов, тарифы, персональные данные;
Из оборудования DPI извлекаются данные о том, какие сайты посещал абонент;
C базовых станций можно получить геоданные c местонахождением абонента;
Оборудование обслуживания генерирует данные о потреблении абонентом услуг связи.

Для соблюдения конфиденциальности все данные для исследования были обезличены и заменены на случайные значения с соблюдением формата. Посмотрим на данные:

Какие алгоритмы машинного обучения можно применить к этим данным? Можно, например, агрегировать потребление трафика разного типа по абонентам за определенный период и провести кластеризацию. Должна получиться примерно такая картинка:

Т.е. если, например, результат кластеризации показал, что абоненты разделились на группы, которые по-разному используют Youtube, соцсети и слушают музыку, то можно сделать тарифы, которые учитывают их интересы. Предполагаю, что операторы связи так и поступают, выпуская линейки тарифов с дифференциацией оплаты по типу трафика.

Что еще можно проанализировать в имеющихся данных? Есть несколько кейсов с оборудованием абонентов. Оператор знает модель устройства абонента и может, например, предлагать определенные услуги только пользователям Samsung. Или, зная координаты базовых станций, можно нарисовать тепловую карту распределения телефонов Samsung (у меня нет реальных координат, поэтому карта к действительности не имеет отношения):

Может так получиться, что в каком-то регионе их окажется в процентном отношении больше, чем в других. Тогда эту информацию можно предложить Samsung-у для проведения рекламных акций или открытия салонов по продаже смартфонов. Далее можно посмотреть, на Top моделей устройств, с которых абоненты заходят в интернет:

Для маскировки современного положения вещей была взята устаревшая база IMEI, но сути подхода это не меняет. По списку видно, что большинство устройств — это Apple, модемы и Samsung-и, в конце появляются Meizu, Micromax и Xiaomi.

Собственно, это все применения исходным данным, которые я смог найти за короткое время. Конечно, по этим данным можно смотреть на разнообразные статистики и временные ряды, анализировать выбросы т.п., но вот так чтобы выявить какую-нибудь зависимость средствами машинного обучения… к сожалению, я не нашел пока, как это сделать.

Таким образом, вывод по исследованию Телеком данных такой: для полноценного решения задач оператора связи нужны данные из всех имеющиеся информационных систем, т.к. только имея доступ ко всем данным, можно эффективно стоить модели.

Данный семинар состоит из десяти частей, каждая из которых посвящена отдельной теме. В каждой части вы можете найти практические задания, которые помогут вам не только лучше запомнить новую информацию, но и воплотить ее в жизнь. Мы рекомендуем вам прочесть все статьи, начиная с первой части.

Если вы два молодых сердца, которые решили связать свою жизнь в одно — наилучший способ пройти по этим урокам с помощью женатой пары, которая имеет опыт помощи молодым женатым парам. Мы советуем вам завести каждому отдельную тетрадь, где вы будете записывать свои ответы и выполнять задания. Если вы уже в браке — эти уроки помогут вам углубить отношения друг с другом, а также заложить новое более крепкое основание вашим отношениям, которое будет вечным. Итак, счастливого путешествия к счастливому браку!

Что такое брак?

Напишите определение — что такое брак?
Cчитаете ли вы, что брак — это договор?
Как ты думаешь ответит на эти вопросы твой жених/твоя невеста?
Прочитай следующие цитаты и отметь, с чем ты согласен и с чем не согласен.

Цитаты некоторых известных людей о браке

Библия о браке

Вот еще одно определение любви: отношения в браке — это школа, окружение для роста и познания, в котором (если все так как должно быть) оба партнера растут и развиваются. Отношения растут вместе с ними. Если ты можешь понимать брак, как возможность для роста, ты можешь быть удовлетворен и можешь удовлетворить своего супруга/супругу.

Доктор Дэвид Хаббард ярко описал отношения в браке: «Брак не требует совершенства. Но он требует того, чтобы быть приоритетом. Брак задуман для грешников. Больше никому он не нужен. Но слава приходит, когда грешник видит в браке путь Бога — провести его через Свой курс любви и праведности «

Вы когда-нибудь думали о цели брака в таком свете?

Подумайте об этом — Бог будет использовать ваш брак для Своей цели. Он будет формировать и очищать вас для Своей пользы и Своей славы.

Может быть, вы думаете, что когда вы поженитесь, это будут две личности, которые вовлечены в процесс построения отношений. Это правда, но есть еще третья сторона, которая может придать еще более великое значение вашей личной и семейной жизни. Эта личность — Иисус Христос. Каким образом присутствие Христа в твоей жизни влияет на твой брак?

Прочитайте Матфея 7:24-27. В этом отрывке говорится о том, чтобы строить свой дом на твердом основании. Перечисли то, что по твоему мнению является 10 твердыми основаниями, на которых ты хочешь построить прочный брак.

Причины для вступления в брак

Есть много причин и мотивирующих факторов для брака. Какие твои? Думал ли ты когда-то о них? Вот два очень важных вопроса для тебя. Ответь и обсуди со своим женихом/невестой.

Что ты приобретешь, вступив в брак, чего бы ты не получил оставшись неженатым?
На отдельном листке бумаги перечисли причины, по которым ты вступаешь в брак. После этого перечисли причины, по которым, ты думаешь, твой жених/невеста вступает в брак. Потом поделитесь результатами.

А теперь сравните свои причины со следующим списком, который был составлен несколькими специалистами по изучению семьи и брака. Это нездоровые причины для брака! Если ты найдешь одну из них в своем списке или в своем разуме, тебе нужно провести время, обсуждая это с твоим женихом/невестой или твоим наставником.

Вот несколько позитивных причин для брака:

Дружеское общение — вы настоящие друзья жизни друг для друга.
Вместе трудиться над удовлетворением нужд друг друга.
Удовлетворить сексуальные нужды таким образом, как это задумано Богом.
Любовь (имеет в виду сочетание различных типов любви — агапе, филос и эрос)
Потому что вы убеждены, что это воля Бога для вас — выйти замуж за этого человека/жениться на этом человеке.

Напишите 8 черт характера или особенностей, которые, вы чувствуете, могут помочь в браке (в общем).

Обратитесь к Галатам 5:22-23 и прочитайте о плодах Духа. Разве эти качества, проявляясь в человеке, не являются залогом потенциально успешного брака? Если да, укажите, какие из них вы проявляете и какие вам еще пока трудно показывать.

Адаптивность и гибкость — способность меняться и приспосабливаться.
Эмпатия — способность быть чувствительным к нуждам, боли и желаниям других, сочувствовать им и переживать жизнь, становясь на их место.
Способность работать над проблемами.
Способность о тдавать и принимать любовь.
Эмоциональная стабильность — признавать свои эмоции и контролировать их.
Способность к общению.
Что-то общее в личности жениха и невесты.
Схожее прошлое, пережитое в родной семье.

Нашли ошибку в статье? Выделите текст с ошибкой, а затем нажмите клавиши "ctrl" + "enter".

Читайте также:

Как вступить в брак в ирисе

Содержание

1. Установка правил и приветствия

Установка правил

Установка приветствия

2. Установка чат-ссылки

3. Настройка информации беседы

5. Настройка безопасности

Команды настройки безопасности:

Что делать если ваша беседа подверглась атаке рейдеров?

Команды чистки:

6. Установка завещания

7. Настройка сетки бесед

8. Настройка рангов беседы

9. Настройка предупреждений

10. Настройка доступа команд

Содержание

1. Установка правил и приветствия

Установка правил

Установка приветствия

2. Установка чат-ссылки

3. Настройка информации беседы

Рекомендуемые настройки

Автокик

Автокик молчунов

5. Настройка безопасности

Команды настройки безопасности:

Что делать если ваша беседа подверглась атаке рейдеров?

6. Установка завещания

7. Настройка сетки бесед

8. Настройка рангов беседы

9. Настройка наказаний

Предупреждения

10. Настройка доступа команд

Базовая настройка Iris | Чат-менеджера и беседы

Содержание

1. Установка правил и приветствия

Установка правил

Установка приветствия

2. Установка чат-ссылки

3. Настройка информации беседы

Рекомендуемые настройки

Автокик

Автокик молчунов

5. Настройка безопасности

Команды настройки безопасности:

Что делать если ваша беседа подверглась атаке рейдеров?

6. Установка завещания

7. Настройка сетки бесед

8. Настройка рангов беседы

9. Настройка наказаний

Предупреждения

10. Настройка доступа команд

Термины

Исследование данных

Сбор и очистка данных

Описательные статистики

Зависимость между переменными

Отбираем и создаем признаки

Данные для обучения и тестовые данные

Цикл построения моделей – оценка результата

Линейная регрессия – LinearRegression

Классификация

Cross-Validation

Подбор оптимальных параметров алгоритма

Отбираем и создаем признаки

Кластеризация — K-means

Заключение по исследованию Ирисов

Телеком

Что такое брак?

Цитаты некоторых известных людей о браке

Библия о браке

Вы когда-нибудь думали о цели брака в таком свете?

Причины для вступления в брак

Вот несколько позитивных причин для брака: