| # Python | # Spark | # Flask | # MySQL | # AWS |
| # SQL | # Hadoop | # Django | # PostgreSQL | # Azure |
| # VBA | # Kafka | # SQLite | # GCP | |
| # Flink | # MongoDB | # cloud on-premises |
| time: | March 2022 – July 2023 |
| role: | Senior Data Scientist |
| company: | UNIVIO |
An online clothing store had a rather primitive sales platform that did not offer a feature to suggest similar clothing items to customers based on what they were viewing or had selected. The platform displayed random items or clothing that were only loosely related.
For instance, a customer choosing a hunting jacket in size XXL would receive recommendations for jackets in size S, women’s jackets, or some hunting-related gear, which obviously irritated the customers. As a result, the store owner ordered a simple system to be implemented on the website, which would display the correct clothing for the person shopping.
This project was completed, and much of the information regarding its implementation was described in the article: Case study of easy recommendation system in an e-commerce store.
PROJEKT: INTELIGENTNA WYSZUKIWARKA UBRAŃ
Sklep internetowy z ubraniami posiadał dość prymitywną platformę sprzedaży, która nie oferowała funkcji podpowiadania klientom innych, podobnych ubrań do tych, które oglądali lub wybierali. Platforma wyświetlała losowe przedmioty lub ubrania, które były jedynie luźno powiązane z wcześniejszymi wyborami klientów.
Na przykład, klient wybierający kurtkę myśliwską w rozmiarze XXL otrzymywał w rekomendacjach produkty takie jak kurtki w rozmiarze S, kurtki damskie lub inne artykuły związane z myślistwem, co wyraźnie irytowało klientów. W związku z tym właściciel sklepu zlecił stworzenie prostego systemu, który miał zostać zaimplementowany na stronie, by wskazywał odpowiednie ubrania dla osoby dokonującej zakupów.
Projekt ten został zrealizowany, a spora część szczegółów dotyczących jego realizacji została opisana w artykule: Case study of easy recommendation system in an e-commerce store.