Отчасти верно, но
1. Дизайнеры не пользователи
2. Пользователи - не дизайнеры
(с) Томас Пауэлл
Это к тому, что каким бы хорошим эксперт не был в конечном счете все решает пользователь - удобно ему или нет. Покупает он, или нет.
То как был описан ТС мозговой штурм - лучшее из того, что я встречал. Но идея с фокус группами меня привлекает очень давно. Жаль что этим никто не занимается. Я бы точно сделал заказ - хотя бы из интереса, посмотреть, что это даст.
Поскольку любые три точки лежает в одной плоскости (!) использовать более чем двумерное пространство бесполезно.
О том как отобразить. Для трех точек оптимизационную задачу можно сформулировать следующим образом:
найти такие три точки, чтобы отличие попарных расстояний между ними от исходных данных было минимально в смысле какой-либо метрики.
Можно ли в будущем предусмотреть специальный синтаксис для этого случая (если, конечно, это не только мне нужно)?
"Своевременно произвести оплату услуг Исполнителя на условиях, определенных в настоящем Договоре." Вы пишете что оплата должна быть своевременно, но нигде нет даты или срока, когда должна быть оплата.
При этом есть "В случае неполучения Исполнителем платежа в сроки указанные в пункте 3.3. Исполнитель оставляет за собой право аннулировать настоящий Договор".
Хотя в пункте 3.3 (как и в 3.1 и 3.2) про дату ничего нет: "3.3. Отчет в электронном виде предоставляется Заказчику по завершению каждого рабочего месяца по электронной почте.".
"5. ПОРЯДОК РАСТОРЖЕНИЯ ДОГОВОРА". Здесь вообще здорово. Договор может быть расторгнут только исполнителем, да и то в случае неуплаты (которой не может быть, поскольку не указан срок оплаты).
"7.2. Договор прекращает свое действие после выполнения всех обязательств по данному договору." Ни разу не видел, чтобы такая формулировка осталась без внимания юристов.
И т.д. и .т.д. и т.д....
😕 Я имел в виду вполне достойных юристов.
Lisa, GMike, А что реально были у кого-то проблемы с налоговой из-за договора по раскрутке? Или это на всякий случай такие меры?
Приблизительно можно оценить по кол-ву аналогичных запросов в других поисковиках.
У меня возникла проблема с анализом двух сайтов:
Первый - domen.com
Второй - poddomen.domen.com
Надо оценить позиции этих сайтов по одним и тем же запросам. Так вот для domen.com
показываются также позиции poddomen.domen.com.
Может я что-то не так делаю?
Из этих второй. А так оба "каша". Надо что-то более "логичное".
Я видел несолько договоров на раскрутку. Все они были составлены по принципу: обычный договор на услуги + приложение в котором приводится конкретика. Например: "сайт будет находится в среднем не ниже такой-то позиции в поисковой системе яндекс (www.yandex.ru) и т.д.". Все эти договоры были одобрены юристами. Т.е. заказчиков это устраивает. По поводу "налоговых последствий" для исполнителя - не знаю, насколько это принципиально. Прикопаться и кроме этого найдут к чему, я так думаю. Может что-то конкретно имеете в виду?
Заранее сказать что подходит не могу: надо смотреть, пробовать. Сейчас для кластеризации используются следующие методы:
-Иерархическая группировка
-Итеративная оптимизация
-К внутригрупповых средних
-Метод локальной оптимизации
-Коллективные решения
Кратко о них:
Метод локальной оптимизации
Метод кластеризации и поиска оптимального для данной выборки объектов числа кластеров, использующий минимизацию функционала штрафа для кластеризации и экстремума второй производной функционала штрафа для выбора оптимального числа кластеров.
К внутригрупповых средних
Данный метод кластеризации основан на на минимизации показателя качества, определяемого как сумма квадратов расстояний всех объектов, входящих в классовую область, до центров классов. Итерационный алгоритм решения состоит из следующих шагов:
1. Выбор центров класслв.
2. Изменение центров классов до тех пор, пока происходит улучшение функционала.
Ожидать приемлимых результатов можно в тех случаях, когда данные образуют характерные гроздья, отстояще друг от друга достаточно далеко. В практических случаях полезно проводить серию экспериментов, связанных с выбором различных начальных приближений классов.
Итеративная оптимизация
Данный метод кластеризации состоит в определении такого разделения объектов по кластерам, при котором достигается минимум функционала качества. В качестве последнего выступает сумма квадратов отклонений объектов от центров кластеров. Оптимизация функционала производится путем последовательного перебрасывания объекта из одного кластера в другой с целью максимально возможного уменьшения значения функционала качества разбиения. При такой процедуре оптимизации велика вероятность нахождения локального экстремума. Поэтому в данный метод заложена процедура выбора серии случайных начальных приближений с целью нахождения минимального значения функционала.
Данный метод сходен с методом кластеризации К-средних и отличается от последнего способом оптимизации функционала качества разбиения.
Иерархическая группировка
Данный метод кластеризации основан на процедуре последовательного объединения кластеров. На каждом шаге процедуры объединяется та пара кластеров, элементы которой наиболее близки друг к другу при выбранном способе вычисления расстояния между кластерами. Процесс останавливается, когда остается необходимое число кластеров.
В этот метод заложен достаточно простой и эффективный механизм поиска кластеров, а процедура поиска занимает небольшое количество времени. Поэтому данный метод может быть использован при любых начальных данных. Выбор способа введения расстояния между кластерами придает методу достаточную гибкость и учитывает различные интуитивные подходы исследователя к формированию кластеров.
Коллективные решения задачи классификации
Данный метод строит коллективные решения задачи классификации, основываясь на результах, получемых в результате обработки данных другими методами классификации.
Исходными данными являются информационные матрицы классифицирующих алгоритмов. Суть данного подхода состоит в поиске разбиения выборки объектов на такие подмножества, элементы каждого из которых принадлежали бы “значительному” числу классов, полученных исходными алгоритмами.
Нахождение таких подмножеств осуществляется путем итерационного решения задачи дискретной оптимизации. При этом производится серия вычислений, начинающихся от различных начальных приближений.
