Классификация отзывов клиентов сервиса по доставке еды.

📊 Визуализация (Looker Studio, Jupyter Notebook)

👩🏻‍💻 Исследование (Jupyter Notebook)

🗃 Исходная информация (SQLite)

Задание в рамках трудоустройства на вакансию: Аналитик (отдел заботы о клиентах)

1. Классифицировать фидбэк клиента:

а) задача минимум описать алгоритм подхода решения к этой задаче;

б) задача максимум - разметить (все необязательно).

Классы нужно определить самому на основании текстов отзывов, каким образом будет это сделансо векторизация, ML или что-то еще не принципиально.

Все размечать не нужно, нужно показать уменее, описать алгоритм подхода к решению задачи и часть разметить используя придуманный алгоритм.

Классифицировать фидбэк на хорошо/плохо/нейтрально нет нужды т.к. он итак размечен проставленной оценкой к заказу.

2. Отрисовать данные в любой удобной BI (например DataStudio) из которой можно сделать полезные выводы для сервиса/бизнеса. Затем нужно набросать макет дашборда, который будет задействовать в т.ч. выполненную разметку. Дать ссылку на дашборд

ДИСКЛЕЙМЕР:

Данная задача была принята работодателем как успешная, проработа структура, проделано несколько подходов для выявления необходимых категорий, сами категории выявлены успешно, дашборд дает общее представление.

В данном исследовани нет:

• проверки качества модели.
• дополнительных моделей, с помощью которых можно было решить данную задачу.
• подробных пояснений того, как я делал выводы с графиков и моделей, все в общих словах.

Дашборд и сборка диаграмм, которые будут в данном исследовании:

Ссылка на DASHBOARD