В корпоративном блоге «Смарт-Софт» мы решили публиковать не только относящиеся к информационным технологиям статьи. Сегодня речь пойдет о социальном сервисе, в работе которого компания принимает непосредственное участие. О сайте iGrajdanin рассказывает наш генеральный директор Андрей Давидович, который также является управляющим партнером и одним из создателей этого интересного проекта.
Как мы организовали автоматическую отправку обращений в государственные органы
Sandbox
Всем привет! Я работаю в команде проекта «Сердитый гражданин». Хотел бы рассказать, как у нас организована коммуникация с государственными организациями.
Существуют 3 вида сотрудничества:
- Согласно статье второй Федерального закона от 02.05.2006 г. N 59-ФЗ «О порядке рассмотрения обращений граждан Российской Федерации»;
- Согласно подписанному соглашению;
- На основе системы «Довольный гражданин».
Информация для администраторов СЭД «Обращения граждан»
2 марта 2017 рабочей группой при Администрации Президента РФ утвержден новый типовой общероссийский тематический классификатор обращений граждан, организаций и общественных объединений. Файл разослан в регионы в PDF.
Для тех, кто будет парсить текст, и редко работает с re, напомню выражение для Питона:
Исходный список:
…
0002.0013.0140.0282 Управление в сфере научной и научно-технической деятельности
0002.0013.0140.0282.0006 Иные подвопросы
…
r'((([\d]{4}\.){3,4}[\d]{4})([\s\S]+?))[\d]{4}\.'
возвращает фрагмент текста,
имеющий начало (код вопроса):
(([\d]{4}\.){3,4}[\d]{4}) — три или четыре группы по 4 цифры с точкой + еще 4 цифры
середину:
([\s\S]+?) — текст вопроса
и конец:
[\d]{4}\. — 4 цифры с точкой (код следующего вопроса)
Для тех, кто будет парсить текст, и редко работает с re, напомню выражение для Питона:
Исходный список:
…
0002.0013.0140.0282 Управление в сфере научной и научно-технической деятельности
0002.0013.0140.0282.0006 Иные подвопросы
…
r'((([\d]{4}\.){3,4}[\d]{4})([\s\S]+?))[\d]{4}\.'
возвращает фрагмент текста,
имеющий начало (код вопроса):
(([\d]{4}\.){3,4}[\d]{4}) — три или четыре группы по 4 цифры с точкой + еще 4 цифры
середину:
([\s\S]+?) — текст вопроса
и конец:
[\d]{4}\. — 4 цифры с точкой (код следующего вопроса)
«Пишите письма…» или тренируемся работать с данными по обращениям граждан в правительство Москвы (DataScience)
Tutorial
Приветствую коллеги! Пришло время продолжить наш спонтанный мини цикл статей, посвящённый основам машинного обучения и анализа данных.
В прошлый раз мы разбирали с Вами задачку применения линейной регрессии к открытым данным правительства Москвы, а в этот раз данные тоже открыты, но их уже пришлось собирать вручную.
Итак, сегодня мы с Вами поднимем животрепещущую тему – обращения граждан в органы исполнительной власти Москвы, нас с вами сегодня ждет: краткое описание набора данных, примитивный анализ данных, применение к ним модели линейной регрессии, а также краткая отсылка к учебным курсам для тех, кто совсем ничего не поймет из материала статьи. Ну и конечно же останется пространство для самостоятельного творчества.
Напомню, что наша статья рассчитана в первую очередь на начинающих любителей Python и его распространённых библиотек из области DataScience. Готовы? Тогда, милости прошу под кат.
В прошлый раз мы разбирали с Вами задачку применения линейной регрессии к открытым данным правительства Москвы, а в этот раз данные тоже открыты, но их уже пришлось собирать вручную.
Итак, сегодня мы с Вами поднимем животрепещущую тему – обращения граждан в органы исполнительной власти Москвы, нас с вами сегодня ждет: краткое описание набора данных, примитивный анализ данных, применение к ним модели линейной регрессии, а также краткая отсылка к учебным курсам для тех, кто совсем ничего не поймет из материала статьи. Ну и конечно же останется пространство для самостоятельного творчества.
Напомню, что наша статья рассчитана в первую очередь на начинающих любителей Python и его распространённых библиотек из области DataScience. Готовы? Тогда, милости прошу под кат.
«Ждёт тебя дорога дальняя…» или решение задачи прогнозирования на C# с помощью Ml.NET (DataScience)
В последнее время мне все чаще на глаза попадается информация о фреймворке для машинного обучения Ml.NET. Количество упоминаний о нем переросло в качество, и я решил хотя бы одним глазком глянуть, что же это за зверь такой.
Ранее мы с вами уже пробовали решить простейшую задачу предсказания с помощью линейной регрессии в экосистеме .NET. Для этого мы использовали Accord.NET Framework. Для этих целей из открытых данных по обращениям граждан в органы исполнительной власти и лично в адрес мэра г. Москвы, был подготовлен небольшой набор данных.
Спустя пару лет на обновлённом наборе данных мы попробуем решить простейшую задачу. Используя модель регрессии в Ml.NET Framework предскажем сколько запросов в месяц получает положительное решение. Попутно мы сравним Ml.NET с Accord. NET и библиотеками на Python.
Хотите овладеть силой и могуществом предсказателя? Тогда милости прошу под кат.
P.S. Пусть вас не смущает изображение С.С. Собянина, в статье не будет ни слова о политике.
Ранее мы с вами уже пробовали решить простейшую задачу предсказания с помощью линейной регрессии в экосистеме .NET. Для этого мы использовали Accord.NET Framework. Для этих целей из открытых данных по обращениям граждан в органы исполнительной власти и лично в адрес мэра г. Москвы, был подготовлен небольшой набор данных.
Спустя пару лет на обновлённом наборе данных мы попробуем решить простейшую задачу. Используя модель регрессии в Ml.NET Framework предскажем сколько запросов в месяц получает положительное решение. Попутно мы сравним Ml.NET с Accord. NET и библиотеками на Python.
Хотите овладеть силой и могуществом предсказателя? Тогда милости прошу под кат.
P.S. Пусть вас не смущает изображение С.С. Собянина, в статье не будет ни слова о политике.
Полезный опыт: Как работает автоматизация базы знаний для техподдержки пользователей крупных порталов
Сегодня хочется поговорить о технической поддержке, а точнее о тонкостях, которые обеспечивают ее работу. Недавно мы закончили проект по организации базы знаний, которая помогает выполнять свою работу техподдержке электронных сервисов крупных порталов. Результаты автоматизации говорят о том, что подобный подход может оказаться полезен и для других проектов, и в этом посте я расскажу о распределении ролей и процессов в созданной информационной системе. Заинтересованные найдут под катом — подробный рассказ о том, как работает база знаний СТП (службы техподдержки) для сервисов портала. А я буду рад любой обратной связи, мнениям и, конечно же, предложениям, как можно еще улучшить работу по поддержанию подобной базы знаний.
Нескучно об обращениях граждан в электронном виде
Вы часто пишите чиновникам письма? А часто они вам отвечают? Нравится ли вам то, что они отвечают? Почему так получается, что обычно не получается у нормальных людей взаимодействовать с чиновниками с помощью официальных обращений? В этой статье постараюсь рассказать о том, как работают электронные приемные органов власти, почему чиновники дают такие ответы и немножко про автоматизацию.