Круто, очень интересно ! Если углубиться, то можно найти наибольший коэффициент схожести сравнив всех со всеми, дабы повысить вероятность конверсии в покупку благодаря рекомендации )
Юлия, спасибо за разбор! Сразу возникла идея, что людям, покупающим детские товары, рекомендацию нужно допиливать, т.е. если полгода назад он покупал (условно) вещи для новорожденного, и похож на какого-то клиента, который только купил такие же вещи, то остальные товары из категории ему рекомендовать бессмысленно. Ведь он уже больше похож на тех клиентов, которые покупают вещи для полугодовалых детей и т.д. Т.е. это пргнозирование на временных рядах с учетом изменчивости похожести клиентов между собой?) Так вообще стоит делать и целесообразно ли?)
Ограничения никакие на пользователей из РФ не накладывались. Регистрироваться лучше с почты gmail, так точно проблем не будет Но есть одна проблема с верификацией телефона, она решается через техподдержку каггла, они вручную верифицируют номер телефона
Нисколько не тупой вопрос :) Пропуски могли бы заполнить через fillna, но здесь нам нужно оставить только два значение: 1. 0 - если не было покупки 2. 1 - если была покупка и не важно, сколько раз fillna просто бы заполнил nan на 0, но значения больше 1 остались бы
Как то зашел в достаточно большой магазин одежды, ни какого рапределения по размерам, то есть указателей примитивных нет размеров!!! :((( Как это может быть??? А может :))) люди это писец тунгусский :))))
