Содержание

Схемы заработка в интернете — как можно заработать денег через интернет + белая схема

Брокеры InvestActive это несколько отдельных компаний и сайтов, которые в общих чертах занимаются одним и тем же. Это стандартные предложения об инвестициях в CFD, игры на Форекс и другие национальные развлечения. Проблема в том, что не совсем понятно, связаны ли проекты InvestActive.com и аналогичный сайт на домене io. Предпочтение мы отдадим сегодня второму проекту, так как это типовой проект, для отъема денег у наивных клиентов. С компанией размещающейся на домене com проблем больше, так как у них есть даже собственное юридическое лицо на территории России, да и отзывов по этой компании пока не наблюдается.

Обзор сайта investactive.io

С первой страницы нам предлагают воспользоваться предложением торговли через платформу, где есть:

  1. 6 рынков.
  2. 500 финансовых инструментов.

Открыть счет судя по всему вы можете нажатием одной кнопки. На сайте есть демо-режим с бонусным эквивалентом 10 000 долларов, чтобы человек мог воспользоваться системой еще до того, как пополнит свой реальный брокерский счет. Почему мы должны доверять этой брокерской платформе? Аргументация есть и по этому вопросу. Нам предлагают поверить в том, что это компания с 250 специалистами в штате, а прирост клиентов за 2020 год составил почти 200 процентов.

Говорится о безопасности средств, быстром выводе денег со счёта и бонусах. Правда подтверждения этим заявлениям мы пока не видим. Возможно все еще впереди. Естественно, на сайте очень много воды на тему того, как представители брокерской платформы заботятся о клиентах и помогают им достигать поставленных целей. На практике это не более чем пустые обещания.

Для того чтобы торговать, вам придется выбрать один из тарифных планов:

  1. Легкий старт.
  2. Трейдер.
  3. Трейдер ПРО.

Легкий старт доступен для тех, кто готов вложить 250 долларов США и более. За это вы получите 9 валют, депозитный бонус в 25 процентов, бесплатные сигналы (всего на 1 неделю). Еще вы получите 1 торговый сигнал за день. Вам дадут аккаунт-менеджера (он не работает на выходных). Торговля по алгоритму (знать бы что это значит) и базовое обучение.

Если вы готовы потратить 500 долларов и более, то вам доступен тарифный план Трейдер. Тут вы уже получите доступ ко всем возможным инструментам. Спреды в размере 15%, могут быть плавающими или фиксированными. Депозитный бонус увеличивается до 50 процентов. А еще здесь предлагается кредитное плечо с регуляцией, но его соотношение нам почему-то не раскрывают. Торговых сигналов в теории станет больше. А еще здесь есть какое-то продвинутое обучение и страховка по счету в размере 15 процентов. И разумеется, на этом тарифе вам уже дают индивидуального менеджера.

Трейдер Про это тариф для тех, кто готов заплатить больше 1 тысячи долларов США. Здесь спреды увеличиваются до 30%. А еще депозитный бонус в 75 процентов. Вам дают 5 сигналов за день, проведут вебинар по менеджменту, страховка увеличится до 30 процентов. А еще индивидуальный менеджер наконец-то начнет работать и по выходным.

Небольшое уточнение: радоваться тому, что менеджер будет работать 7 дней в неделю точно не стоит. Потому что он вам все-равно не поможет. Но об этом чуть позже.

А что с платформами?

Тут все стандартно. По идее, основным торговым инструментом будет Мета Трейдер 4. Однако, на сайте брокерской компании есть и еще 2 неизвестных платформы под названием Status и WEB.

Обе платформы нам обещают:

  1. Высокую скорость работы.
  2. Стабильность обработки котировок.
  3. Мгновенное исполнение распоряжений.

Платформы эти судя по всему принадлежат брокерской площадке. Потому что ничего вменяемого по этим платформам в интернете найти не удалось. Если по Мета Трейдеру уже написали десятки инструкций, да и разработчика всегда можно найти, то вот этими платформами вообще ничего не понятно. Мы вернемся к ним уже в конце статьи, чтобы объяснить смысл их работы.

Отказ от ответственности на главной странице

Да, это первое, что нас сильно смутило. По идее, брокерская компания не должна отгораживаться от своих клиентов. Вот только здесь мы наблюдаем диаметрально противоположную картину. На главной странице разместили:

  1. Предупреждение о рисках (стандартное).
  2. Отказ от ответственности.

Фактически, брокерская компания Инвест Актив сообщает нам о том, что это поставщик платформ для онлайн-торговли. Зачем нам еще один поставщик, если есть МТ 4, с которым работают брокеры? Не совсем понятно. Более того, тут говорят о том, что котировки опционов которые отображаются на платформе это тариф самой компании.

Внимание вопрос: а как так получается, что брокерская компания, которая должна заниматься лишь связью покупателя и продавца в рамках биржи, сама становится продавцом?

Это к вопросу о том, является ли Инвест Актив брокерской компанией. Получается что нет. Потому что они предлагают нам покупать у них опционы. Опционы, на которые они сами регулируют стоимость. Такое ощущение, что это не брокерская компания, а какой-то продавец опционов, который никем не регулируется. И где гарантии того, что мы приобретем реальную ценную бумагу, а не какой-то мусор, подсунутый нам брокером:? Вопрос, как вы понимаете, является риторическим.

О Премиум-аккаунтах

Когда вы попадаете на сайт этой брокерской компании, то разобраться в его структуре сложно. Все сделано достаточно запутанно. Помимо стандартных тарифов, существуют еще и премиальные:

  1. Премиум.
  2. Люкс.
  3. Роял.

Премиум начинается с 20 тысяч долларов. За эти деньги вам увеличивают спреды, дают больше торговых сигналов, и страхуют счет по доле 45%. А еще вы получите какие-то ВИП-сигналы и персонального аналитика. Достаточно странное предложение, учитывая то, что аналогичные «брокерские компании» готовы предлагать все это и за меньшую сумму.

Тариф Люкс это номинальный депозит в 50 тысяч долларов, 100-процентный бонус и увеличенное количество сигналов. Ну и спреды тоже заметно увеличатся.

За тариф Роял вам придется заплатить 100 000 долларов США. Особых преимуществ вам тут не дают, бонусы увеличиваются, спреды тоже. Больше ничего интересного.

Что нам известно о компании?

На самом деле, информации не так уж и много. В соответствующем разделе масса информации, которая не дает никаких конкретных гарантий. От слова совсем. Т.е. нам просто рассказывают о том, как здорово и весело зарабатывать с Инвест Актив. Аргументы вида:

  1. Безопасные сделки.
  2. Интерактивный функционал.
  3. Скоростной трейдинг.
  4. Самые доходные активы.

Оксюморон в том, что в разделе о компании, мы не видим никакой реальной информации про брокерскую компанию.

Впрочем, кое-что можно почерпнуть из раздела с контактами. Там есть 2 адреса электронной почты (корпоративных), а также номер телефона +7 812-200-80-24. Кстати номер намеренно искажен так, чтобы вы не опознали российский префикс. Это странно. Учитывая тот факт, что компания зарегистрирована в Сент-Винсент и Гренадинах.

Проблема регистрации

Даже те компании, что регистрируются на территории Российской Федерации на самом деле не всегда находятся под контролем соответствующих органов. Все дело в специфике работы. Если компания оказывает брокерские услуги, то должна быть лицензия от Центробанка. Однако, мошенники зачастую регистрируют обычное ООО или даже ИП и запускают брокерскую платформу без каких-либо разрешений и лицензий. А вместо доступа к бирже они занимаются сливом депозита клиента.

Обман на брокерской платформе даже с российской регистрацией это не что-то новое. Компания будет просто принимать переводы через киви кошелек или даже наличными. Все это делается для того, чтобы не попасть на карандаш Финмониторинга. Получается идеальная схема по которой:

  1. Лицензию получать не надо.
  2. Соблюдать законодательство не стоит.
  3. Можно просто забирать деньги клиента под любыми предлогами.
  4. Пока полиция доберется до руководства, можно успеть заработать хорошие деньги.

И все это даже с регистрацией на территории России. Обычно мошеннические компании подобного рода еще регистрируются в разных организациях вроде НАФД или ЦРОФР. Проблема в том, что эти организации не имеют никакой власти и полномочий. Они просто продают красивую бумагу формата А4, которую пытаются представить как полноценный «сертификат» от самого настоящего «регулятора».

С Инвест Актив все еще хуже. Территория, где они зарегистрировали свою компанию это островная оффшорная зона. Для тех кто не понимает как работают оффшоры:

  1. Регуляция там отсутствует как явление.
  2. Подать в суд на компанию вы в России не сможете (нет смысла).

Брокерская платформа Invest Active вообще не зарегистрирована на территории России. Следовательно, они могут сделать с вашими деньгами практически что-угодно. И с большой долей вероятности им за это ничего не будет. Потому что нельзя лишить лицензии брокерскую компанию, которая не существует как полноценная организация, не занимается брокерской деятельностью и не находится на территории нашей страны. От всей компании у нас есть лишь сайт, который может создать любой студент. И далеко не факт, что даже в оффшорной зоне компания реально получила регистрацию. Возможно адрес на самом деле взят из открытых баз или даже у другой компании.

Мы с вами совсем недавно разбирали один мошеннический сайт, который предлагал подобные услуги. А в качестве адреса регистрации они предпочитали указывать адреса реальных крупных компаний в Чехии. Которые к брокерской деятельности вообще отношения не имеют.

Разбираем раздел с документами

Разнообразные предупреждения и соглашения на брокерской платформе есть практически на каждой странице. Но раздел с условиями и положениями нас интересует в большей степени. Потому что именно тут и начинает раскрываться обман.

Начнем с простого. Брокерская компания в разделе «условия и положения» предупреждает вас. Предупреждает что в момент регистрации вы автоматически соглашаетесь со всем, что у них там написано. Вот только что там написано? На деле, там целая стена текста. Возьмем лишь отдельные отрывки.

А именно: брокер Инвест Актив может менять размер маржи по каждой сделке в одностороннем порядке, без предварительного уведомления.

Есть только одна проблема. Они пытаются обосновать это волатильностью. Вот только волатильность это термин, используемый для реальных бирж. Здесь же нам просто предлагают товар, продавцом которого выступает компания Инвест Маркет. А значит, они определяют даже доходность индивидуально для клиента, и могут ее вовсе снизить до нуля.

Отдельно стоит сказать о том, что они очень трепетно относятся к своей торговой марке. Вот только по сути, ничего «предъявить» они вам не могут. Даже название компании используется абсолютно для разных проектов по всему интернету. О том, что торговая марка зарегистрирована, даже шутить не хочется. Никто не обязан исполнять требования законодательства оффшорной зоны. По сути, это просто сайт, без каких-либо особых прав и регистрации. И уж тем более без торговой марки.

Более того, далее мы можем наблюдать очередной отказ от ответственности. Вот только это уже доведено до абсурда. Фактически, прямым текстом сказано о том, что:

Брокерская компания Инвест Актив, любые ее дочерние подразделения не контролируют контент на сайте. Иными словами, все что может быть написано на сайте этой брокерской компании или представлено каким-либо другим образом это чья-то другая зона ответственности, но совсем не сотрудников и других представителей компании.

Это звучит как полный бред. Но вы можете проверить это самостоятельно.

Аналогичным образом они открещиваются от любых убытков со стороны клиента. А еще от любой утечки информации и других данных в сторону третьих лиц. Они в буквальном смысле вынуждают своих клиентов согласиться обманом и сливом данных.

Но на этом «аттракцион» не заканчивается, а только начинается. Уже следующей строчкой они сообщают нам о том, что компания не оказывает консультаций, и никакой ответственности за консультации третьими лицами не несет. Все эти консультации клиент использует на свой страх и риск, и в случае провала, никто ни за что не отвечает (кроме клиента разумеется).

Вот только есть одна проблема. Если Инвест Актив не оказывают консультаций, то почему у них в тарифах есть индивидуальные менеджеры и персональные аналитики?

Все на самом деле просто. Консультации они оказывают, но юридически их не существует. И когда очередной «аналитик» приведет вас к тому, что вы сольёте весь свой депозит, будет уже слишком поздно. А сотрудники компании ткнут пальцем в этот пункт условий и положений. Вы ведь согласились с тем, что никаких консультаций компания не оказывает? Согласились. И с тем, согласились, что компания не несет ответственности за консультации, которые не оказывает. Звучит конечно абсурдно, но вы все это подтверждаете одним лишь фактом регистрации.

Аналогичным образом компания Инвест Актив снимает с себя всю ответственность за проблемы возникающие на платформе, и убытки, которые клиент понесет из-за этого. Что вообще комично.

Дальнейший разбор раздела с документами не имеет смысла. Брокер Инвест Актив вообще ни за что не несет ответственности, во всем окажется виноват клиент.

Что не так с платформами?

Все просто. Они предлагают работу через Мета Трейдер, но поставщиков ликвидности не указывают. Фактически, компания может подсовывать вам фейковые котировки, а вы будете введены в заблуждение, открывая ошибочные позиции. Но и это еще не все. У них ведь есть 2 собственных платформы. К ним у них полный доступ, именно через эти платформы продаются «опционы» по тем котировкам, которые компания Инвест Актив сочтет правильными.

А теперь следите за руками. Человек пополняет счет, пытается торговать. Но в один прекрасный момент он замечает, что по вине брокера на счету ноль. Или по вине консультанта. Но в соглашении прописано, что никто ответственности не несет.

Пострадавший начинает писать отзывы рассказывая всем о том, как его убедили вложить деньги на брокерскую площадку. Если перевод осуществлялся сторонними инструментами, то шансов на возврат практически нет. Если человек переводил деньги брокеру с карты, то можно попытаться их вернуть.

Проблема только в том, что торгуя на платформах Инвест Актив вы точно сольете депозит. В Мета Трейдере еще есть шанс хоть как-то отбиться, но получится это далеко не у всех. Система правил и соглашений выстроена таким образом, чтобы вы в 100 процентах случаев остались без денег. Для этого брокерская компания Инвест Актив и существует.

Ну а теперь о том как вернуть слитый депозит.

Возврат денежных средств

Так как компания не зарегистрирована на территории Российской Федерации, то и подавать исковое заявление вам не на кого. Если вам удастся найти данные о физических лицах, проживающих на территории РФ, связанных с компанией, то это уже своеобразный успех. В любом случае мы рекомендуем обратиться за помощью к профессиональному юристу. Потому что без профессиональной юридической помощи шансов на возврат средств нет. Обычно для возврата денег используют процедуру под названием чарджбэк. Но она сильно зарегулирована банковскими организациями. Поэтому даже за право подачи заявления на возврат средств придется побороться с представителями банка. Профессиональный юрист поможет вам отстоять свою позицию и оформит все необходимые документы. Будьте готовы к тому, что вся процедура займет достаточно много времени.

Важно! По всем вопросам, если не знаете, что делать и куда обращаться:

Звоните 8-800-777-32-16.

Бесплатная горячая юридическая линия.

Программа для реального заработка денег без обмана. Идея и схема заработка в интернете на дому

Программы для заработка денег, реальный заработок денег без обмана, идеи для заработка, схемы заработка в интернете, заработок на дому без вложений, заработок на компьютере, программы для заработка в интернете. Рано или поздно любой человек, которых хочет заработать реальные деньги в интернете без вложения, вбивает эти фразы в поисковые системы. В результате получает огромный список сайтов, которые предлагают ему заработать деньги. Только все эти способы и методы заработка давно уже устарели…

Вашему вниманию предлагается новейший метод заработка денег в интернете без вложений с помощью программы SocialCash, которая позволит Вам открыть новые возможности в сфере заработка на своих социальных профилях: VKontakte, Odnoklassniki, Tvitter и YouTube. А также, программа для заработка SocialCash позволит Вам создать свой партнерский дистрибутив, в который будет вмонтирована Ваша партнерская ссылка.

И так, после скачивания, установки и запуска программы SocialCash, Вы увидите главное окно, в которое загрузится официальная страничка социальной сети ВКонтакте.

Интерфейс программы очень прост и интуитивно понятен. В правой верхней части окна расположены кнопки управления: “VKontakte”, “Odnoklassniki”, “Tvitter” и “YouTube”. По нажатию на которые будет загружена главная и официальная страничка той или иной социальной сети, соответствующая названию кнопки. Это сделано для удобства навигации.

Кнопка “Личный кабинет” откроет Вам возможность заработка денег на всех этих социальных сетях, выполняя простые и хорошо оплачиваемые задания: поставить лайк, рассказать друзьям, сделать репост и т.д.

Помимо того, что Вы будете зарабатывать деньги, выполняя предложенные Вам задания, в нижней левой части главного окна программы Вы увидите кнопку “Создать партнерский дистрибутив”. Для чего она нужна и как с ней работать?

Кнопка “Создать партнерский дистрибутив” позволяет создать точную копию программы SocialCash запакованную в инсталлятор с Вашей партнерской ссылкой, вмонтированной в него. Другими словами, Вы сможете создать точно такую же программу, в которую будет вшита Ваша партнерская ссылка. После создания своего партнерского дистрибутива его можно будет распространять и привлекать, таким образом, людей, которые будут работать на Вас. А конкретнее, человек, который установит себе на компьютер Ваш партнерский дистрибутив (программу), то он будет закреплен за Вами, т.е. будет Вашим рефералом и приносить Вам прибыль в размере 15% от заработанных им денег. Таких исполнителей у Вас могут быть тысячи.

По нажатию на кнопку “Создать партнерский дистрибутив”, откроется диалоговое окно для выбора директории. Вам необходимо выбрать папку, где программа создаст Ваш партнерский дистрибутив и нажать на кнопку “Ok”. Начнется процесс создания. Дождитесь появления окна информации.

Если Вы установите себе на компьютер созданный партнерский дистрибутив программы SocialCash и запустите его, то в нижней правой части главного окна увидите свой партнерский {ID:XXXXXXX}. Вы сможете его проверить, зайдя в профиль личного кабинета.
Внимание! Партнерский дистрибутив устанавливайте в директорию, отличную от оригинальной программы SocialCash.

Это говорит о том, что в данную копию программы вмонтирована Ваша партнерская ссылка с Вашим ID. Все люди, которые установят себе Ваш дистрибутив, будут приносить Вам деньги.

На оригинальной программе для заработка SocialCash, в нижней правой части главного окна Вы увидите {official}. Это значит, что Вы установили не партнерскую копию программы, а официальную.

Схема заработка с помощью программы SocialCash очень проста:

  • — Скачать, установить и запустить программу.
  • — Войти в личный кабинет и выполнять оплачиваемые задания.
  • — Создать партнерский дистрибутив и распространять его.

Итог: SocialCash – это бесплатная программа для заработка денег в интернете без вложений. Позволяет зарабатывать на популярных социальных сетях: VKontakte, Odnoklassniki, Tvitter, YouTube и на привлечении рефералов через партнерский дистрибутив.

Моя схема заработка в интернете • Интернет проект «Бизнес на флешке»

Здравствуйте друзья! В этой статье я расскажу про свою схему заработка в интернете.

На картинке ниже, вы можете наглядно видеть, от куда у меня приходят финансы.

Я являюсь сторонником множественных источников дохода. Все мы знаем, что не стоит хранить все яйца в одной корзине.

Поэтому весь мой доход складывается из множества ручейков. Одни приносят больше денег, другие меньше. Одни источники приносят прибыль на постоянной основе (то есть пассивно), другие требуют прямого моего участия, для третьих  — с моей стороны необходимо выполнение определенных разовых действий. Но в сумме всегда получается стабильная ежемесячная прибыль.

И если в какой-то месяц, у меня не будет скажем заказов на услуги, то будет доход от партнерских программ. И наоборот. Таким образом можно не зависеть от одного источника дохода. И если я вдруг решу взять отпуск и уехать туда, где нет интернета – то деньги все равно будут поступать. Скорее всего доход немного снизится, но не существенно.

Весь мой бизнес завязан вокруг сайтов. Но при этом, сами сайты не являются основным источником дохода. Они лишь выполняют роль ключевых площадок.

Безусловно, сайт может быть основным источником дохода, но если это крупный ресурс с огромной посещаемостью от 10к уникальных посетителей в сутки.

Если же это личный блог, то добиться ежедневной посещаемости более 3-5 тыс. человек уже очень сложно. Да даже тысячником стать не легко, особенно если вы новичок. Для этого необходимо полностью погрузиться в SEO и заниматься исключительно тремя вещами:

  • созданием качественного контента
  • оптимизацией блога
  • его продвижением

И каждый апдейт ждать заветного увеличения показателей ТИЦ и PageRang.

Зачем идти по длинному пути, если есть более быстрые схемы построения заработка в интернете. Это фриланс, информационный бизнес и партнерские программы. Но все же, сайт является очень важной составляющей. Приведу примеры…

Можно заниматься исключительно рассылками. Но для этого все равно придется создать как минимум одну подписную страницу. А если у вас нет полноценного сайта, то привлекать людей на эту страницу вам будет намного сложнее. Блог же, помогает собирать подписную базу читателей круглосуточно и бесплатно.

Заработок на партнерках возможен без сайта, но… Если сайт есть, то ваши возможности существенно расширяются. Одна хорошая статья с рекомендацией может приносить вам пассивный доход очень длительное время.

Можно ли заниматься инфобизнесом без сайта? Можно, но формировать свою аудиторию, вызывать у людей необходимое доверие будет сильно сложнее.

Если вы оказываете услуги, то сайт снова помогает вам расширить клиентскую базу.

Получается, что сайт  — это необходимое связующее звено для формирования множественных источников дохода.

Если у вас еще нет сайта, то добро пожаловать в мой тренинг “Сайт за 7 шагов”

И так…

Моя схема заработка в интернете

Основные доходы складываются из:

  • платной рекламы на блоге (контекст, постовые и пр.)
  • продажи собственных товаров (инфобизнес)
  • продажи услуг (фриланс)
  • продажи партнерских продуктов (партнерский маркетинг)

Продажи происходят через сайт и рассылку. Опять же, количество подписчиков в рассылке увеличивается на автомате благодаря тому же сайту.

Естественно что кроме этого, используются и другие методы рекламы, но сейчас мы не говорим про платный трафик.

Сам сайт приносит наименьшую прибыль (это контекстная реклама и иногда постовые). Просто потому, что стороннюю (платную) рекламу я стараюсь не размещать, хотя в службу поддержки периодически приходят предложения о публикации рекламных статей, размещении баннеров и пр.

Так как посещаемость у ресурса не достаточно большая, то смысла в таком доходе я не вижу. И даже, когда счетчик будет показывать посетителей 1000+, я не стану увешивать этот сайт баннерами и тизерами. Во-первых, доход не будет таким большим, как от партнерок. Во-вторых – у проекта другая концепция.

Хочу чтобы вы поняли основную мысль. Развивать блог, ради развития блога и получения дохода от продажи ссылок и прочего – не правильный путь. Такая схема подходит для новостных и контентных сайтов, но не для тематических блогов. Если хотите зарабатывать большие деньги, которые будет приносить вам именно сайт, тогда советую вам пройти марафон Романа Пузата (прогуглите). Он учит именно заработку на новостных и контентных сайтах.

А в нашем случае, подходит именно та схема заработка, которая изображена на картинке выше.

  1. Вы создаете сайт, делаете начальную оптимизацию, наполняете контентом… Но без фанатизма и без гонки за пузомерками ТИЦ и PR.
  2. Параллельно вы осваиваете такие способы заработка, как инфобизнес, партнерские программы, фриланс. Начинаете их внедрять и получаете первые деньги.
  3. Дополняете все это тематической рассылкой.
  4. Благодаря блогу формируете личный бренд и увеличиваете свои доходы.

В общем, что я хочу сказать… Если вы собираетесь создавать сайт для заработка или уже создали и все силы вкладываете исключительно в его продвижение, то обратите внимание на мою схему и сделайте правильные выводы.

Не спорю, оптимизацией и продвижением сайта нужно заниматься, да он должен хорошо выглядеть и быть интересным. Каким должен быть инфобизнес блог – читайте здесь. Но это не самый быстрый и не самый прибыльный путь.

На этом мои размышления подходят к концу.

Не поленитесь написать свое мнение в комментариях. Давайте обсудим.

С уважением, Яна Ходкина.

Схемы заработка в интернете: виды, особенности и приммеры

Каждый может заработать в интернет с нуля прямо сейчас, но не стоит рассчитывать на то, что прибыль будет высокой, начиная с первого рабочего дня. Не всех удовлетворяют такие простые и примитивные способы заработка и прежде чем искать для себя работу в интернете люди начинают составлять схемы приблизительных действий.

Большинство таких схем являются законными и прозрачными, то среди них есть серые схемы заработка в интернете и черные, которые предназначены для нелегального заработка и мошенничества. Конечно же, запрещенные схемы использовать не нужно, а как зарабатывать в интернете по легальным схемам, а не черным или серым стоит рассмотреть ближе.

Поиск готовых схем для работы в интернете

Схемы заработка в интернете – это очень сложная структура, в которой предусматривается каждый шаг, учитываются возможные риски и положительные стороны дела конкретного типа. Не каждый человек имеет возможность и желание составлять такие сложные схемы для бизнеса и заработка в сети самостоятельно.

 

Именно по этому в интернете люди ищут уже готовые схемы, которые можно подобрать по следующему принципу:

 

  1. Определиться с видом деятельности.
  2. Ввести в поисковик запрос «Поиск схем для заработка в интернете, указывая конкретный вид деятельности».
  3. Найти несколько простых и более сложных схем, изучить их и сравнить между собой.
  4. Выбрать наиболее подходящий вариант и начать использовать его на практике.
  5. Следовать всем инструкциям, указанным в схеме, ничего не опуская и не изменяя.

Готовые схемы для заработка в сети найти не так уж и легко, но все же такой процесс является вполне возможным. Каждая готовая схема имеет свои положительные и отрицательные стороны, а какие именно проявят себя больше можно увидеть только на практике.

Бизнес в интернете схемы зарабатывания денег

Способов заработка в интернете есть довольно много. Некоторые из них являются настолько простыми, что даже не требуют использования каких-то специальных схем либо планов. Но на таких видах деятельности не заработаешь в интернете много, а люди, которые действительно желают стать успешными, в обязательном порядке должны составлять схемы.

 

Для того чтобы составить схему заработка правильно и она принесла большой доход в сети интернет, при составлении человеку нужно учесть следующие моменты:

 

  • все особенности зарабатывания на выбранном виде бизнеса;
  • грамотная оценка своих реальных навыков и возможностей;
  • в каком именно направлении лучше двигаться, чтобы достичь цели как можно быстрее;
  • есть ли в конкретном бизнесе подводные камни и как их можно обойти;
  • сколько реально нужно зарабатывать денег в месяц и как можно компенсировать возможные потери.

Схема бизнеса в интернете – это очень серьезный документ, который в умелых руках становится инструментом для прибыли. Подбирать или создавать подобные схемы для бизнеса во всемирной сети довольно сложно, но результат того стоит. Каждая отдельная схема имеет свои особенности и позволяет человеку реализовывать свои возможности без особых трудностей. Присутствие грамотной схемы увеличивает в несколько раз шансы на хороший заработок и практически нейтрализует все возможные риски.

Работа в интернет по четкому плану – это всегда максимально продуктивно, правильно и выгодно, а подбор схемы должен восприниматься как самый серьезный и ответственный момент в жизни. Без четкого плана, даже работа в интернете не сможет стать выгодной и продуктивной, ведь каждый процесс любит точность и дисциплину. Именно для соблюдения этих параметров и придумали схемы заработка для сети интернет, которые реально помогают заработать.

Видео по теме:

Сколько денег вы действительно можете заработать, работая в MLM Arbonne?

Думаете о присоединении к Arbonne в качестве независимого консультанта? Мы смотрим на их декларации о доходах в Великобритании и США, чтобы увидеть, сколько вы реально можете рассчитывать на заработок.

Недавно мы опубликовали статью, в которой рассматривается реальность, лежащая в основе MLM, также называемых социальными продажами, сетевым маркетингом и другими названиями.

Он стал настолько популярным, что мы продолжили изучение отрасли, изучая, сколько денег представители фактически зарабатывают на этих схемах (цифры, которые часто резко контрастируют с сообщениями о найме).

Мы отправили наши суммы на проверку ведущему эксперту по MLM

Перед тем, как раскрыть отчет о доходах компании Arbonne, мы должны раскрыть собственную информацию. Нам посчастливилось получить доступ к глобальному эксперту по MLM Роберту ФитцПатрику, президенту Pyramid Scheme Alert и автору книги False Profits.

Роберт является свидетелем-экспертом по судебным делам, и его работа цитировалась в CBS 60 Minutes, BBC, New York Times, The Times и Wall Street Journal .

Мы хотели убедиться, что наши выводы о «возможностях получения дохода» Арбонны были точными и что мы ничего не упустили, поэтому попросили Роберта прочитать эту статью перед публикацией. Фактически, Роберт считал наши выводы СЛИШКОМ оптимистичными и что перспективы дохода консультантов из Арбонны гораздо мрачнее, чем мы предполагали.

Вы можете ознакомиться с экспертным анализом Роберта «возможностей получения дохода», предлагаемых Arbonne, после того, как мы проанализировали их декларации о доходах.

Вот краткое изложение того, что мы рассматриваем в этой статье. Вы можете перейти в раздел, перейдя по ссылке:

Прочтите 10 отвратительных истин, которые MLM не хотят, чтобы вы знали

Какую зарплату вы можете получить в Arbonne в Великобритании?

Первое, что нам нужно прояснить, это то, что, как и во всех MLM, вы не получаете зарплату в качестве независимого консультанта Arbonne.Вы не являетесь сотрудником с фиксированной заработной платой и правами на работу, такими как отпускные и больничные.

Но и у вас нет свободы независимого владельца бизнеса. Как и во всех других MLM, когда вы присоединяетесь к Arbonne, вы становитесь неоплачиваемым торговым представителем без права принятия решений и без зарплаты.

Вместо этого вам нужно продавать их продукты по установленной ими цене, чтобы получать комиссионные, или создавать команду, чтобы получать бонусы и более высокие комиссионные с продаж.

Но сколько именно можно заработать? Как оказалось, немного.Как вы узнаете, 99,6% представителей Arbonne зарабатывают меньше, чем прожиточный минимум по стране, работая полный рабочий день — и это без вычета коммерческих расходов.

Сколько вы можете рассчитывать заработать с Arbonne в Великобритании?

Итак, сколько вы можете рассчитывать на заработок в качестве независимого консультанта Arbonne? Давайте посмотрим на их отчет о доходах за 2018 год в Великобритании:

В 2018 году у Arbonne было 21000 независимых консультантов в Великобритании. Но согласно их декларации о доходах, только 12% каждый месяц (крошечные 2600 человек) фактически зарабатывали деньги на Арбонне.(В таблице выше показаны только 12% представителей, которые действительно заработали деньги, или «активных консультантов». )

Итак, из 21 000 независимых консультантов 88% (18 400 человек) ничего не заработали. Это означает, что только 12% всех представителей британской Арбонны заработали НИЧЕГО в 2018 году .

Давайте обозначим это числами с остальными их числами. Вот что заработали все представители Arbonne в Великобритании в 2018 году:

  • 18400 человек (88%) ничего не заработали.
  • 1544 человека (7%) зарабатывали 42 фунта стерлингов в месяц.
  • 777 человек (3,7%) зарабатывали 167 фунтов стерлингов в месяц.
  • 190 человек (0,9%) зарабатывали 909 фунтов стерлингов в месяц.
  • 70 человек (0,3%) получали 3445 фунтов стерлингов в месяц.
  • 18 человек (0,08%) зарабатывали 12 366 фунтов стерлингов в месяц.

По данным Управления национальной статистики, человек в возрасте 25 лет и старше, который работает 37,5 часов в неделю по новому прожиточному минимуму, будет зарабатывать 265 фунтов стерлингов в неделю после уплаты подоходного налога и государственного страхования.

Это означает, что только 88 человек в Великобритании (два верхних уровня в рейтинге Арбонны) зарабатывают выше национального прожиточного минимума, если они получают доход в Арбонне как полный рабочий день.

88 человек.

Остальные 99,6% представителей Arbonne зарабатывают меньше национального прожиточного минимума на полную ставку. Согласно исследованию, опубликованному FTC, что, по совпадению, в среднем составляет такой же процент представителей, которые теряют деньги, работая в MLM.

Как реальность Arbonne по сравнению с их маркетингом?

Давайте сравним это с маркетинговым сообщением на сайте Arbonne UK:

На той же странице в Арбонне представлены отзывы консультантов Арбонны о том, как Арбонна помогла им построить «глобальный бизнес».Но под этими отзывами Арбонна признает, что «Независимые консультанты Арбонны достигли ранга исполнительного регионального менеджера, регионального вице-президента или национального вице-президента».

Другими словами, самые верхние позиции в своей пирамидальной таблице доходов. Все эти люди входят в 1% лучших представителей Arbonne. Это вряд ли соответствует среднему опыту 99% представителей, не так ли?

(Мы рассмотрим маркетинг Arbonne более подробно ниже).

Сколько вам стоит быть представителем Arbonne?

Как и в случае со Stella & Dot, Herbalife и Isagenix, цифры в приведенной выше таблице Arbonne достаточно удручающие для большинства людей.Но настоящая правда скрывается мелким шрифтом: «Эти цифры не отражают прибыль независимых консультантов Arbonne, так как они не учитывают расходы, понесенные независимыми консультантами Arbonne при продвижении своего бизнеса…».

Значит, это доходы ДО списания расходов.

Так что это за расходы? Чтобы присоединиться к Арбонне в Великобритании, вам нужно заплатить регистрационный взнос в размере 30 фунтов стерлингов. Затем вам необходимо оформить регистрационный заказ. Трудно точно определить, сколько стоит стартовый пакет Arbonne (они не раскрывают это на своем веб-сайте), но мы нашли его на eBay за 140 фунтов стерлингов (если у кого-то есть точная цена на него, вы можете обновить через нашу страницу контактов):

Все уровни компенсационного плана Arbonne также имеют как минимум QV, сумму, которая «используется для расчета объема продаж продукта, чтобы претендовать на участие в продвижении и поддержании рангов в SuccessPlan, а также для поощрений и других вознаграждений. Проще говоря, это минимальное количество продуктов, которое необходимо приобрести через вашу учетную запись, чтобы вы могли оставаться активными в Arbonne.

Другие расходы, которые Арбонн упоминает в своем SuccessPlan, включают «приветственные комплекты, бизнес-пособия, деловые сборы… [и] образцы пакетов». Вам понадобятся образцы продуктов, которые вы продаете в демонстрационных целях, и маркетинговая литература, чтобы оставить их людям, которых вы надеетесь превратить в клиентов или привлечь в свою команду. И все это вам дорого обходится.

Большинство MLM также ожидают, что вы будете «жить в соответствии с продуктом», что означает лично покупать и использовать продукты, которые вы продаете самостоятельно, что не из дешевых. На веб-сайте Arbonne даже есть ответы на часто задаваемые вопросы «Почему продукция Arbonne такая дорогая?»

Все эти расходы (плюс другие деловые расходы, такие как доставка и проезд, а также налоги) необходимо вычесть из любого дохода, чтобы получить реальную прибыль.

Таким образом, те 88% представителей, которые ничего не заработали в 2018 году, скорее всего, потеряли деньги.Согласно исследованию, опубликованному FTC по индустрии MLM, как и некоторые из тех, кто был активен.

Сколько вы можете рассчитывать заработать с Arbonne в США?

Давайте сделаем те же суммы в отчете о прибылях и убытках Arbonne в США за 2018 год:

Как и в случае с декларацией о доходах Арбонны в Великобритании, в их сводке компенсаций в США указано, что «в Соединенных Штатах в Арбонне было в среднем 174 200 независимых консультантов в течение 2018 года», но только 17% (30 100 человек) были активны в месяц. основание.Только эти люди фигурируют в таблице выше.

Итак, из всех представителей Arbonne в США в 2018 году 83% (144 586 человек) не заработали денег.

Когда вы учитываете всю картину в расчетах, используя приведенную выше таблицу, это то, что ВСЕ представители Arbonne в США заработали в 2018 году:

  • 144 586 человек (83%) ничего не заработали.
  • 19866 человек (11,4%) зарабатывали 70 долларов в месяц.
  • 7224 человека (4,1%) зарабатывали 321 доллар в месяц.
  • 1806 человек (1%) зарабатывали 1531 доллар в месяц.
  • 602 человека (0,34%) зарабатывали 5 987 долларов в месяц.
  • 301 человек (0,178%) зарабатывали 21 711 долларов в месяц.

И опять же, эти доходы указаны до вычета любых расходов и личных покупок.

Действительно ли MLM схемы пирамиды? Почему нельзя заработать на продаже их продукции

Что эксперт MLM Роберт ФитцПатрик думал о декларации о доходах Арбонны

Итак, что эксперт MLM Роберт ФитцПатрик думает о декларации о доходах Арбонны и наших выводах из нее?

Для начала он говорит, что само обсуждение «среднего дохода», даже в целях его опровержения, усиливает неверное представление о том, что «средний» рекрут Арбонны вообще получает какой-либо доход.В действительности очень и очень немногие люди зарабатывают КАКИЕ-ЛИБО деньги на Arbonne .

Отчет о прибылях и убытках

Arbonne показывает смехотворно низкие шансы на получение реальной прибыли. И все же Роберт считает, что истинная картина намного хуже, чем показывают даже эти ужасные цифры. Вот почему:

  • Затраты не вычитаются, поэтому это вообще не «доход».
  • Требования для продолжения ПОКУПКИ не вычитаются. Чтобы получить хоть какую-то комиссию, участник Арбонны должен продолжать покупать.Это часто называется «продажей», но квота может быть достигнута путем личной покупки, и именно это будут делать новобранцы, чтобы претендовать на вознаграждение, которое они надеются получить, если вербуют других.
  • План оплаты труда Abonne основан на привлечении других лиц, которые станут представителями Arbonne. Тогда им также придется покупать, поэтому слово «продажа» вводит в заблуждение. Все дело в найме и личной покупке. Цифры розничной прибыли не раскрываются, потому что их практически нет.
  • Временные рамки «среднего» — один год. Это должно быть на более длительный срок. 50-80% людей во всех МЛМ уходят через год, а лучшие рекрутеры занимают должности каждый год. «Среднее» должно включать всех тех, кто присоединился к и уволился за несколько лет , чтобы получить более точное представление о шансах на успех.

Роберт также не согласился с тем, как рассчитывается средний доход. Используемые средние значения являются средними (общие выплаты, деленные на общее количество участников). Если бы они были средними (половина зарабатывает больше, а половина меньше) , средний доход был бы равен нулю .Среднее среднее включает очень высокие доходы немногих наверху, что искажает среднее значение. Из числа также исключены все те, кто ничего не сделал, а это большинство.

И, наконец, не предоставляется самая важная информация о точках данных. Это: сколько людей, которые присоединяются каждый год, когда-либо получают чистую прибыль? Если вы присоединитесь сейчас, это ваша группа сверстников.

Почему в «среднем» никто не зарабатывает деньги в Арбонне

Самый важный факт, который хотел подчеркнуть Роберт, — это отсутствие «среднего» дохода.В среднем никто не зарабатывает денег. Он считает, что большинству людей не следует ожидать, что они когда-либо заработают в Арбонне , основываясь на реальных цифрах, когда они полностью раскрыты — цифрах, которые включают всех, кто присоединился в течение длительного периода времени.

(Если Арбонн не согласен с этим, мы предлагаем им прислать свои полные данные, и мы передадим их Роберту для анализа.)

В это трудно поверить. Как такое небольшое количество людей может на самом деле получить какую-либо прибыль, и как многие могут потерять деньги в рамках законной программы, которая рекламирует, что она предлагает реальную возможность получения дохода?

А как насчет всех тех людей, которых вы знаете или видите на Facebook, утверждающих, что они зарабатывают деньги? Они все врут? По словам Роберта, большинство из них. И они делают это, потому что набирают. Они обманывают себя. Они надеются. Они не говорят правды. В сети есть несколько очень коварных обманщиков (это согласуется с разговорами, которые у нас были с людьми, работавшими внутри MLM).

Роберт пришел к выводу, что в результате анализа отчета о доходах Арбонны реальность намного хуже, чем мы думали.

Сколько вы можете заработать с MLM Younique? (По нашим расчетам, это, вероятно, менее 14 долларов в месяц)

Почему Арбонне было отправлено письмо с предупреждением от FTC

Мы не единственные, кого шокирует поведение Арбонны.

В апреле 2020 года Федеральная торговая комиссия (FTC) направила это предупреждающее письмо в Арбонну после проверки «сообщений в социальных сетях, сделанных Arbonne International, LLC, (« Арбонна ») участниками или представителями деловых возможностей, которые незаконно рекламируют, что определенные продукты лечат или предотвращают Коронавирусная болезнь 2019 («COVID-19») и искажение информации о том, что потребители, которые станут участниками бизнес-возможностей в Арбонне, вероятно, получат значительный доход ».

Вот некоторые из сообщений, которые FTC считает «незаконными»:

FTC разъясняет, что Arbonne «несет ответственность за претензии участников и представителей ваших деловых возможностей», и поручает Arbonne, что у них есть 48 часов, чтобы ответить им, «описывая конкретные действия, которые вы предприняли для решения проблем FTC».

Как Арбонна побуждает новичков тратить больше, чем им удобно.

Одна из причин, по которой мы так не любим МЛМ, — это давление, которое они часто оказывают на своих представителей, чтобы они продолжали тратить с ними деньги, как отмечает Роберт выше, — даже если в некоторых случаях это означает влезть в долги.

В документах по внутреннему обучению команды Арбонна, кажется, поощряет новобранцев начинать с того, что тратит больше, чем им удобно:

Модель MLM обычно полагается на ошибку невозвратных затрат (больше инвестировать во что-то, что не работает, потому что вы не хотите терять то, что уже инвестировали), чтобы удерживать представителей и покупать у них. И это кажется прекрасным примером того, как это делается с самого начала.

Поощряя новобранцев выходить за рамки их уровня комфорта, вы оказываете на них большее давление, чтобы они оставались и пытались вернуть их вложения. Несмотря на то, что собственный план вознаграждения Arbonne показывает, что 89,4% всех активных представителей Arbonne в Великобритании зарабатывают в среднем менее 100 фунтов стерлингов в месяц (без учета их расходов, таких как «продукты для презентаций и выборки»).

Маркетинговые материалы Arbonne безответственны?

Нам нужно затронуть еще одну тему: маркетинговые материалы Arbonne.Из отчетов о доходах самой Арбонны мы уже знаем, что почти 90% британских представителей Арбонны, которые имеют право на получение комиссионных, зарабатывают менее 100 фунтов стерлингов в месяц. А в США 97% всех активных представителей зарабатывают менее 575 долларов в месяц (без учета расходов).

Но если вы посмотрите на их рекрутинговый маркетинг, вы получите совсем другое впечатление. Вот документ о найме в Арбонне, по которому кажется вполне возможным зарабатывать 1000 долларов в месяц:

И в этом документе даже есть несколько диапазонов ежемесячного вознаграждения для каждого уровня:

Однако, согласно их декларации о доходах, районные менеджеры Арбонны зарабатывают в среднем 3336 долларов в год, или 256 долларов в месяц.Таким образом, хотя их диапазон не является ложью, он кажется нам очень обманчивым, поскольку мы решили сосредоточиться только на самых высокооплачиваемых сотрудниках в этом рейтинге. (Нижние 50 районных менеджеров зарабатывали в среднем гораздо менее впечатляющие 88 долларов в год).

Они также не упоминают большую часть своих представителей в этих маркетинговых документах (59% всех представителей в США являются независимыми консультантами). Вероятно, потому, что их средний годовой доход (без учета расходов) составляет ничтожные 767 долларов. Даже их 50 лучших консультантов в этом рейтинге зарабатывали в среднем всего 7 423 доллара — или 618 долларов в месяц без учета расходов.

Их нижние 50 независимых консультантов зарабатывали в 2016 году в среднем всего 25 долларов — или 2,08 доллара в месяц без учета расходов.

И помните, это учитываются только активные консультанты, которые вообще имеют право на любую комиссию.

На наш взгляд, эти маркетинговые материалы безответственны. Похоже, они продают реальную возможность, но тщательно выбирают цифры из декларации о доходах. И, как следствие, мы считаем, что большинство представителей искажают реальность.Как выяснил ей бывший канадский представитель Арбонны.

Является ли MLM Amway мошенничеством? Прочтите наше расследование и узнайте, что вы думаете!

Почему потерять друзей и семью — это нормально, когда вы присоединяетесь к MLM, например, в Arbonne.

Помимо того факта, что большинство участников MLM, очевидно, потеряют деньги, одна из наших самых больших проблем с ними — это культовый способ, которым они, кажется, промывают мозги своим новобранцам.

Начало нового бизнеса или работы обычно не означает разрыв отношений с людьми, которые любят и заботятся о вас.Если, конечно, ваша новая «возможность» не связана с таким MLM, как Arbonne.

Потому что, когда вы присоединяетесь к MLM, например, в Arbonne, вас поощряют видеть в своих друзьях, семье, коллегах и знакомых как потенциальный источник дохода и начинать приставать к ним (извините, приближается к ) «даром Арбонны». (Да, действительно.)

Вот пример того, как Арбонна, по-видимому, побуждает вас составлять списки людей, которых вы знаете, чтобы начать беспокоить:

Именно такие стратегии (и практически каждый MLM, с которым мы сталкиваемся, побуждает вас делать что-то подобное), приводят к раздражающим сообщениям в Facebook от старых друзей.Кроме того, в большинстве случаев это приводит к оскорблению и отчуждению людей, которые заботятся о вас.

Итак, что происходит, когда вы говорите своему аплайну по MLM, что их проверенные и проверенные тактики продаж раздражают людей, которых вы знаете?

Этический ответ будет заключаться в том, чтобы побудить вас развивать и защищать свои отношения с вашей сетью поддержки (люди, которые любят вас и будут рядом с вами, даже если вы не принесете им денег). Но часто (что неудивительно) это не ответ вашего аплайна.В конце концов, им нужно, чтобы вы продавали, чтобы соответствовать их собственным целям комиссии.

Так что вместо этого они перефразируют сомнения ваших друзей и семьи как ревность, отсутствие видения или амбиций. Очень похоже на этот пост в Facebook от представителя Арбонны:

«У вас всегда будет то, о чем вы просите»

Вот еще одно свидетельство того, что, на наш взгляд, выглядит как безответственные маркетинговые послания Арбонны своим представителям. Несмотря на то, что собственная статистика DSA (членом которой является Арбонн) показывает, что средний представитель MLM, работающий более 10 часов в неделю, имеет потенциал заработать меньше минимальной заработной платы только при подсчете сумм, Арбонн уверенно сообщает своим представителям. что «У вас всегда будет то, о чем вы просите!»

Как видите, в этих документах представители Арбонны рассказывают, что беспокоит, спрашивает друзей и родственников с готовым коммерческим предложением (цинично пытаясь заставить их почувствовать себя особенными).И когда они получают почти неизбежное «нет, спасибо», их поощряют продвигаться дальше:

И, конечно, если вы СПРОСИТЕ, это обязательно сработает, верно? В конце концов, если вы это сделаете, у вас всегда будет то дело, о котором вы просите, согласно Арбонне. А если у вас не работает, что тогда? Несомненно, это должно означать, что вы не просили достаточно или должным образом? Потому что это не может быть бизнес, который потерпел неудачу; это должно быть ты.

Друзья — это просто «лежачие полицейские» на пути к успеху

Такое поведение часто встречается в оскорбительных отношениях и культах, где не приветствуются любые критические вопросы.В случае с MLM это возможно потому, что, если представители прислушиваются к своим друзьям и семье, они могут увидеть (отсутствие) возможности того, что есть.

Некоторые представители MLM идут еще дальше, очаровательно называя друзей «лежачими полицейскими» и семейными «предупредительными огнями» на вашем пути к успеху:

Опасность здесь заключается в том, что, как только вы изолировали себя от людей, которые искренне любят вас и заботятся о вас, у вас не будет критически важного голоса и сети поддержки на тот случай, когда ваша блестящая новая возможность окажется бесполезной — а это явно так. для большинства представителей в соответствии с декларациями о доходах MLM, например, приведенной выше, которая показывает, как мало в среднем зарабатывают представители.

И без остающейся системы поддержки за пределами вашего нового MLM у вас нет другого выбора, кроме как верить лжи, которую вы кормили, и даже продолжать реинвестировать и работать бесплатно в возможности, которая никогда не принесет вам желаемых или необходимых наград.

У Арбонны проблемы в Великобритании?

Что-то очень странное происходит в Арбонне в Великобритании. Вот как выглядела их запись в Регистрационной палате по состоянию на апрель 2020 года:

Как видите, на тот момент их счета просрочены более чем на шесть месяцев.Это серьезная оплошность; последствия невыполнения ваших обязательств значительны. Arbonne UK понесла бы штраф в размере 1500 фунтов стерлингов за несвоевременную подачу отчетности.

Они наконец подали свои счета 23 июля 2020 года, почти с 10-месячным опозданием. И они делают интересное чтение. Их прибыльность снизилась с прибыли в $ 70 417 в 2017 году до убытка в $ 3 141 901 в 2018 году:

Они также увидели снижение выручки на 10% в Великобритании. Их уровень наличности снизился на 8 долларов.От 9 миллионов до 1,2 миллиона долларов. А их валовая прибыль снизилась с 72% до 68%.

Очень странно, что такая большая компания, как Arbonne, не выполнила основные юридические требования по ведению компании с ограниченной ответственностью в Великобритании, вовремя представив свои отчеты. И, конечно же, возникает вопрос, может ли компания испытывать трудности.

ВСЕ ЕЩЕ думаете о присоединении к Арбонне? Вот что говорит один бывший представитель

Мы надеемся, что данные о доходах, представленные самими Арбонн, и экспертная оценка Роберта помогут вам принять обоснованное решение о том, подходит ли вам предлагаемая ими возможность.(Или даже существует ли у вас вообще какая-либо «возможность получения дохода».)

Если после прочтения вы все еще думаете о присоединении к Arbonne, мы рекомендуем вам задать своему консультанту эти четыре важных вопроса.

Если они не могут ответить или ответы не удовлетворяют вас, мы рекомендуем вам очень внимательно подумать, прежде чем вкладывать свое время и деньги в бизнес, в котором, по мнению ведущего эксперта по MLM, средняя прибыль равна нулю.

А вот что один бывший представитель Arbonne сказал о своем опыте в Арбонне (во время которого она потеряла 800 фунтов стерлингов за четыре месяца):

«Значит, я сам должен платить за Мерседес ?!»

Посмотрите, как на самом деле работает Арбонна (и как вы получаете «бесплатный» Арбонский Мерседес) в этом коротком видео, подготовленном телеканалом The Checkout:

.

Что делать теперь?

Если вы планируете присоединиться к Arbonne или какой-либо схеме MLM, мы настоятельно рекомендуем вам сначала прочитать, как они работают.Вот некоторые ресурсы, которые представляют альтернативную точку зрения на сообщения о найме, которые вы, возможно, слышали:

Подробнее о расчетах доходов других МЛМ

Если вы хотите узнать больше о расчетах дохода для MLM, мы рекомендуем прочитать эти статьи:

А эти:

Спасибо коллеге-эксперту по MLM Дэвиду Бриру за то, что познакомил нас с Робертом ФитцПатриком.

Обратите внимание: это наш анализ информации, опубликованной компанией Arbonne.Если мы неверно истолковали эту информацию или вы работаете на Arbonne и у вас есть заявления о фактических доходах, которые противоречат нашим выводам, мы будем рады их увидеть и с радостью отредактируем эту статью, чтобы отразить их. Обратите внимание: мы не принимаем личный опыт представителей как «заявления о фактических доходах».

Фото Пита Беллиса на Unsplash

Frontiers | Разработка новой схемы классификации на основе машинного обучения для прогнозирования SPC у выживших после рака груди

Введение

Эффективность скрининга и лечения рака привела к увеличению числа диагностированных вторичных первичных раков (SPC) во всем мире.Рак молочной железы является наиболее часто диагностируемой злокачественной опухолью у женщин (Mellemkjaer et al., 2006; Kamińska et al., 2015; Тайваньский регистр рака, 2019a; Тайваньский регистр рака, 2019b). На Тайване рак груди является основным типом рака у женщин. Показатели заболеваемости с поправкой на возраст увеличились с 12,07 на 100 000 женщин в 1979 г. до 73,60 на 100 000 женщин в 2016 г. (Тайваньский онкологический регистр, 2019a; Тайваньский онкологический регистр, 2019b). Сообщается, что пятилетняя выживаемость после лечения рака груди составляет около 84.97% (Huang et al., 2016). Определение множественных первичных злокачественных новообразований было впервые опубликовано в 1932 году Уорреном и Гейтсом. Согласно отчету Уоррена и Гейтса, первичная и вторичная опухоли должны быть злокачественными с гистологическим подтверждением, и между двумя опухолями должно быть не менее 2 см нормальной ткани. Кроме того, опухоли должны быть разделены по времени не менее чем на 5 лет, и метастатические опухоли должны быть исключены (Warren and Gates, 1932). В этом исследовании мы стремились создать новую схему классификации на основе машинного обучения для прогнозирования факторов риска SPC у выживших после рака груди.Несмотря на то, что существует несколько основанных на фактических данных клинических руководств по диагностике и лечению рака молочной железы, лишь немногие из них касаются пожизненного последующего ухода за пережившими рак груди. Кроме того, лечение рака груди зависит от стадии диагностики, расположения и размера опухоли и характеристик опухоли. Сообщалось о нескольких факторах риска для SPC после лечения рака груди, в том числе о окружающей среде, курении и употреблении алкоголя (Kolak et al., 2017), ожирении (Fassier et al., 2017), генов предрасположенности к раку (Yousefi et al., 2018) или ранее полученного лечения (Markus et al., 2019)

Доказательства получены из разных источников, в то время как требуются методы для синтеза всех доказательств. Для дальнейшего улучшения результатов у пациентов с раком груди врачи должны определить факторы риска, ответственные за низкие показатели выживаемости, и разработать соответствующие стратегии лечения. Вторичный рак возникает из-за отсутствия клинических стратегий лечения, а также из-за отсутствия идентификации факторов риска для предотвращения его возникновения.

Многие исследования были проведены с использованием статистических методов для классификации и прогнозирования рака (Liu et al., 2011; Khormuji and Bazrafkan, 2016; Xie et al., 2016). Однако эти статистические модели требуют создания серьезных допущений в процессе построения модели. Когда эти допущения моделирования нарушаются, становится трудно достичь желаемых результатов. В отличие от моделей для статистического прогнозирования заболеваний, модели прогнозирования рака, основанные на методах машинного обучения, не требуют мощных модельных предположений и априорных предположений относительно свойств данных.Однако они могут фиксировать тонкие основные закономерности и взаимосвязи, содержащиеся в эмпирических данных, и обеспечивают многообещающие результаты прогнозирования рака (Tseng et al., 2014; Kourou et al., 2015; Tseng et al., 2017; El Houby, 2018).

Модели классификации рака на основе машинного обучения использовались во многих отчетах в литературе для прогнозирования рецидива рака груди (Yu et al., 2014; Ye et al., 2018; Vural et al., 2016). Однако, насколько нам известно, ни в одном из опубликованных исследований не предлагались схемы классификации на основе машинного обучения для классификаций SPC.

Материалы и методы

Мы использовали методы машинного обучения для разработки новой схемы классификации, которая включала преобразование данных, кластеризацию, повторную выборку и ансамблевое обучение (TCRE), чтобы предсказать SPC у женщин, у которых был рак груди. В предложенной модели мы сначала разделили исходный набор данных на данные обучения и данные тестирования, используя определенные проценты. На рисунке 1 показана блок-схема этой схемы.

Рисунок 1 Блок-схема предлагаемой схемы TCRE.

В предложенной схеме TCRE (рис. 1) исходный набор данных был разделен на данные обучения и данные тестирования с определенным процентным соотношением. Наборы данных для обучения и тестирования были организованы в четкую форму, в которой столбцы представляют функции, а метки и строки представляют случаи. Впоследствии была проведена серия процедур с использованием следующих шагов:

1. Шаг 1 включает преобразование для определения лучшего представления объекта. Анализ главных компонентов (PCA) использовался для преобразования исходного пространства признаков в пространство более низкой размерности, в котором каждое измерение можно рассматривать как основу, которая лучше всего объясняет изменчивость данных, что аналогично процессу удаления шума.В литературе было эмпирически доказано, что PCA может улучшать результаты классификации (Tvedi et al., 2015; Ikram and Cherukuri, 2016; Nasution et al., 2018). Классификатор ансамблевого обучения, который описан ниже, использовал идею градиентного спуска итеративным способом для идентификации параметров с локальным минимумом. Классификатор всегда не одобряет проблемное проклятие размерности, и поэтому поддержание меньшего количества и незначительных данных может улучшить скорость сходимости и качество результатов классификации.

2. Шаг 2 включает кластеризацию для предварительной группировки схожих наблюдений. Предыдущие исследования показали, что выполнение кластеризации перед классификацией может быть полезным, потому что новая информация о группировке назначается фиктивным образом относительно исходного набора данных (Alapati and Sindhu, 2016; Sekula et al., 2017). Для кластеризации обучающих данных использовался алгоритм k-средних или k-режимов, в котором оптимальное количество кластеров определяется с помощью внутренних мер проверки (Chawla et al., 2004) и ранговой агрегации устойчивости (Huang, 1998).

3. Шаг 3 включает повторную выборку, чтобы уменьшить проблему дисбаланса классов. Наборы данных SPBC обычно имеют проблемы с дисбалансом классов, потому что они часто включают гораздо большее количество пациентов с раком груди без SPBC, хотя только небольшой процент пациентов имеет SPBC. Когда в наборах данных есть несбалансированные классы, классификаторы борются за точность с несбалансированными данными, потому что они смещены в сторону большинства классов.Что еще хуже, классификаторы могут предсказать, что все принадлежит большинству, и поэтому меньшинство игнорируется, чтобы добиться высокого, но псевдо-уровня точности (Wang and Yao, 2012; Wang and Yao, 2013; Chen and Guestrin, 2016). В этом исследовании мы фокусируемся на улучшении прогнозирования с помощью метода повторной выборки, применяя SMOTE (Synthetic Minority Oversampling TEchnique) для проведения повторной выборки данных. SMOTE основывается на двух методах, повышая выборку класса меньшинства и понижая выборку класса большинства (Fernández et al., 2018). Кроме того, мы применили технику передискретизации и попытались предварительно обработать несбалансированные данные, прежде чем передавать их в классификатор. Основная мотивация, стоящая за необходимостью выявления класса большинства и менее чувствительной к классу меньшинства.

4. Шаг 4 использует ансамблевое обучение для построения эффективного классификатора, который может точно классифицировать пациентов с диагнозом SPC. На шаге 4 построение экстремального повышения градиента (XGBoost), которое было предложено Ченом и Гестрином (2016), основано на принципах деревьев повышения градиента.Можно эффективно строить деревья, а вычисления можно проводить параллельно. XGBoost использовался в этом исследовании, потому что это эффективный алгоритм ансамблевого обучения, который можно использовать для решения различных медицинских проблем (Schmidhuber et al., 2018; Sun et al., 2018). Другие причины для выбора XGBoost включают в себя наличие нескольких упорядоченных или категориальных переменных в наборе данных, отсутствие требований к предположению о распределении данных и древовидные методы часто хорошо работают с несбалансированными наборами данных.

При использовании XGBoost в предложенной схеме TCRE основной вопрос заключался в том, как настроить гиперпараметры этого классификатора в процессе обучения, чтобы получить модель с относительно лучшей производительностью. Поскольку XGBoost является гибким классификатором, который предоставляет множество гиперпараметров, таких как эта, максимальная глубина дерева, количество раундов для повышения, гамма и соотношение подвыборки столбцов (Chen and Guestrin, 2016). При построении каждого дерева XGBoost сумма весов экземпляра в дочернем и подвыборке должна быть минимизирована.Однако вручную выбрать хороший набор комбинаций гиперпараметров практически невозможно. Обычно используемые методы решения этой проблемы сочетают в себе k-кратную перекрестную проверку, случайный поиск и оценку показателей. На рисунке 2 изображена предлагаемая процедура определения наилучшего набора гиперпараметров для XGBoost.

Рисунок 2 Процедура определения наилучшего набора гиперпараметров для используемого XGBoost.

На рисунке 2 показана схема случайного поиска, которая реализует рандомизированный поиск по гиперпараметрам для m раз, в которой каждое значение параметра получается из равномерного распределения по всем возможным значениям гиперпараметров.Затем для каждого набора гиперпараметров обучающие данные случайным образом делятся на k сверток равного размера. Из k сверток k-1 свертки используются в качестве «реальных» обучающих данных для обучения модели, а оставшаяся единичная кратность рассматривается как данные валидации для проверки эффективности соответствующих гиперпараметров. Этот процесс повторяется k раз, а затем вычисляется соответствующая метрика оценки и затем усредняется для получения среднего значения для каждого набора гиперпараметров.Показатели, такие как AUC, каппа или сбалансированная точность, предлагаются в наборе данных несбалансированного класса, а не чувствительности, специфичности или точности, потому что первый набор показателей одновременно учитывает производительность каждого класса. В частности, в этом исследовании была принята сбалансированная точность, в которой учитывались средние значения чувствительности и специфичности.

На этапе тестирования, как показано на рисунке 3, каждая выборка преобразуется в пространство PCA на основе матрицы весов и среднего вектора обучающих данных, а затем выборка распределяется в ближайший центр кластеризации.Только функции предварительно обработанных данных тестирования были введены в лучшую модель для получения соответствующих предсказательных ответов. Наконец, результаты прогнозов сравнивались с соответствующими метками в данных тестирования для создания матрицы неточностей. Кроме того, информация о важности переменных была также извлечена на основе обучающей информации из лучших моделей, которая затем использовалась для определения важных факторов риска для выживших после рака груди.

Рисунок 3 Важность ранжированной переменной для выживших после рака груди.

Результаты и обсуждение

Медицинские карты и соответствующий патологический статус, предоставленные больницей Медицинского университета Чун Шань, больницей Джен-Ай и Регистрацией опухолей Дальневосточной мемориальной больницы, были использованы для обучения и оценки предложенной методологии. Считается, что 23 переменных-предиктора, проанализированных в этой статье, связаны с факторами риска вторичного рака. На основе комментариев экспертной комиссии и свойств данных предикторами являются следующие переменные: 1) возраст, 2) первичное место, 3) гистология, 4) код поведения, 5) дифференциация, 6) размер опухоли. , 7) патологическая стадия, 8) хирургический край первичного очага, 9) операция, 10) лучевая терапия (ЛТ), 11) операция ЛТ, 12) последовательность местной региональной терапии и системной терапии, 13) последовательность лучевой терапии и хирургического вмешательства, 14) доза к клиническому целевому объему (CTV) высокая, 15) число к CTV высокая, 16) доза к CTV низкая, 17) число к CTV низкая, 18) индекс массы тела (BMI), 19) курение, 20) употребление алкоголя, 21) эпидермальный фактор роста человека (HER2), 22) рецепторы эстрогена (ER) и 23) рецепторы прогестерона.

Всего в исследование было включено 2964 пациента с диагнозом рака груди в трех больницах в период с 2010 по 2016 год. В исследуемую популяцию вошли 185 пациентов с раком груди SPC. Наш набор данных страдал от проблемы классового дисбаланса, потому что общее количество в классе выживших после рака груди было намного меньше, чем общее количество других классов выживших после рака груди без SPC. Кроме того, набор данных был случайным образом разделен на 60% и 40% относительно наборов данных для обучения и тестирования соответственно.Большинство существующих исследований напрямую используют методы машинного обучения для классификации рака без использования трансформации, кластеризации и повторной выборки для решения проблем предварительной обработки и дисбаланса классов (Tseng et al., 2017). Далее, построенные классификаторы имели тенденцию предсказывать только данные большинства классов, что приводило к высокому уровню ошибочной классификации классов меньшинств по сравнению с классом большинства. Результат классификации после анализа данных с прямым использованием XGBoost без использования преобразования, кластеризации и повторной выборки (известный как единственный метод XGBoost, который используется в качестве эталонного метода) показан в первой строке таблицы 1.Можно заметить, что один метод XGBoost обеспечивает очень высокую точность тестирования> 94%. Однако сбалансированная точность тестирования составила всего 49,95%, что означает, что все случаи были отнесены к классу большинства. Таким образом, классификатор одиночный XGBoost ничего не узнал.

Таблица 1 Результаты анализа чувствительности и соответствующие результаты классификации предложенной схемы TCRE.

Анализ чувствительности и соответствующие результаты классификации

Предлагаемая схема TCRE включает использование PCA, повторной выборки, кластеризации и XGBoost.Комбинация этих параметров была принята во время процессов обучения и тестирования для оценки производительности каждого метода предварительной обработки. Такая комбинация подразумевает использование или неиспользование преобразования PCA, применение или неиспользование передискретизации, выполнение или невыполнение кластеризации перед классификацией. Однако в настоящее время мы не знаем, был ли каждый метод предварительной обработки принят в связи с моделью в этом наборе данных. Кроме того, ни одна из указанных комбинаций методов предварительной обработки не была подтверждена как лучшая; это зависит от доступного набора данных.Поэтому анализ чувствительности должен проводиться во время обучения модели пользователями. Кроме того, точность составляла (TP + TN) / (P + N), где TP — истинное положительное значение, TN — истинное отрицательное значение, P — количество реальных положительных случаев в данных, а N — количество действительных отрицательных значений. случаев в данных. Сбалансированная точность использовалась для работы с несбалансированными наборами данных. Сбалансированная точность защищена как (TP / P + TN / N) / 2. В таблице 1 представлены результаты анализа чувствительности и соответствующие результаты классификации предложенной схемы TCRE.В дополнительных материалах представлена ​​подробная информация, определенная путем тестирования сбалансированной точности и проверки сбалансированной точности в рамках предложенной схемы TCRE.

В первых трех столбцах таблицы 1 цифра 1 представляет соответствующие методы предварительной обработки, которые используются, тогда как нули представляют методы, которые не были активированы в этом исследовании. В последующих столбцах точность рассчитывалась как доля случаев, которые были правильно классифицированы, в то время как сбалансированная точность определялась как среднее значение доли правильных в каждом отдельном классе.Термин «обучение» или «тестирование» представляет собой вышеупомянутые метрики, генерируемые либо на этапе обучения, либо на этапе тестирования. Наконец, мы стремились максимизировать сбалансированную точность обучения на основе анализа. Этот процесс предполагает, что на последующем этапе тестирования необходимо применить методы повторной выборки и кластеризации. На основе оптимальной модели, выбранной на протяжении описанного выше тренировочного процесса, частота SPC у женщин с раком груди в данных тестирования также была примерно 6.2%. Как показано в таблице 1, наши результаты показывают, что лучшей схемой была схема XGBoost, связанная со стратегиями повторной выборки и кластеризации. Кроме того, производительность сбалансированной точности тестирования и сбалансированной точности обучения была увеличена на 10,05% и 26,39% по сравнению с предыдущим базовым XGBoost.

Идентификация важных факторов риска

Важность переменных также оценивалась, как показано на Рисунке 3, который указывает на особенности, которые в большей степени влияют на пациентов с SPBC.Было установлено, что возраст, последовательность лучевой терапии и хирургического вмешательства, хирургические границы первичного очага, HER2, высокая доза CTV и ER являются относительно более важными факторами риска, связанными с SPC.

Выводы

На основании доказательств, полученных в этом исследовании, можно сделать вывод, что положительная корреляция между раком груди и SPC не случайна. Рак груди — самый распространенный вид рака у женщин во всем мире. Хотя исследования выживших после рака груди преобладают в литературе о выживших, немногие проспективные рандомизированные контролируемые исследования проводились среди выживших после рака груди.Мы призываем проявлять осторожность в отношении профилактики и лечения выживших после рака груди. Риски отдаленных и поздних стадий эффектов после лечения рака груди связаны с несколькими факторами. Результаты этого исследования показывают, что для пациентов с раком молочной железы следует рекомендовать возраст, последовательность лучевой терапии и хирургического вмешательства, хирургические границы первичного очага, HER2, высокую дозу CTV и ER, при необходимости. Лучевая, химиотерапия и гормональная / эндокринная терапия ингибиторами ароматазы особенно связаны с повышенным риском развития SPC у пациентов с раком груди.Имеется достаточно доказательств того, что ожирение является фактором риска развития SPC и других проблем. Чтобы определить, являются ли женщины с раком груди генетически предрасположенными или подвержены высокому риску развития SPC, которые могут повлиять на других членов семьи, необходимо собрать их подробную историю болезни, включая ключевые факторы риска, и семейную историю их родителей. Долгосрочное наблюдение за пациентами с раком молочной железы важно для документирования рисков и моделей SPC, и знание этих аспектов повлияет на стратегии эпиднадзора и профилактики в будущем.

Доступность данных

Наборы данных, созданные для этого исследования, доступны по запросу соответствующему автору.

Вклад авторов

C-CC изначально составлял рукопись и собирал особенности, анализировал эксперименты и редактировал статью. S-HC выполнил часть кодов и экспериментов. Все авторы разработали работу, прочитали и одобрили окончательную рукопись и соглашаются нести ответственность за все аспекты работы.

Финансирование

Работа была поддержана MOST 106-2218-E-040-001 -MY2.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим рецензентов за прекрасные комментарии.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2019.00848/full#supplementary-material

Ссылки

Abreu, P.Х., Сантос, М.С., Абреу, М.Х., Андраде, Б., Сильва, Д.С. (2016). Прогнозирование рецидива рака груди с использованием методов машинного обучения: систематический обзор. ACM Comput. Surv. 49, 52. doi: 10.1145 / 2988544

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Алапати, Ю. К., Синдху, К. (2016). Комбинирование кластеризации с классификацией: метод повышения точности классификации. Рак легких 32, 3.

Google Scholar

Чавла, Н.В., Япкович, Н., Коц, А. (2004). Специальный выпуск об обучении на несбалансированных наборах данных. ACM Sigkdd Explor. Newsl. 6, 1–6. doi: 10.1145 / 1007730.1007733

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chen, T., Guestrin, C. (2016). Xgboost: масштабируемая система улучшения деревьев. Материалы 22-й Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных 2016, 785-794, ACM doi: 10.1145 / 2939672.2939785

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Fassier, P., Zelek., L., Bachmann., P., Touillaud., M., Druesne-Pecollo., N., Partula., V., et al. (2017). Социально-демографические и экономические факторы связаны с увеличением веса до и после диагностики рака: результаты проспективной популяционной когорты NutriNet-Santé. Oncotarget 8, 54640–54653. doi: 10.18632 / oncotarget.17676

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фернандес, А., Гарсия, С., Эррера, Ф., Чавла, Н. В. (2018). SMOTE для изучения несбалансированных данных: успехи и проблемы, посвященные 15-летнему юбилею. J. Artif. Intell. Res. 61, 863–905. doi: 10.1613 / jair.1.11192

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хуанг, Х. Х., Лю, X. Y., Лян, Y. (2016). Выбор признаков и классификация рака с помощью разреженной логистической регрессии с гибридной регуляризацией L1 / 2 + 2. PLoS One 11, e0149675. doi: 10.1371 / journal.pone.0149675

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Huang, Z. (1998). Расширения алгоритма k-средних для кластеризации больших наборов данных с категориальными значениями. Данные Мин. Знай. Discov. 2, 283–304. doi: 10.1023 / A: 1009769707641

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Икрам, С. Т., Черукури, А. К. (2016). Повышение точности модели обнаружения вторжений с помощью PCA и оптимизированной SVM. J. Comput. Sci. Tech. 24, 133–148. doi: 10.20532 / cit.2016.1002701

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Kamińska, M., Ciszewski, T., opacka-Szatan, K., Miotła, P., Starosławska, E. (2015). Факторы риска рака груди. Prz Menopauzalny 14, 196–202. doi: 10.5114 / pm.2015.54346

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хормуджи, М. К., Базрафкан, М. (2016). Новый алгоритм разреженного кодирования для классификации опухолей на основе данных экспрессии генов. Med. Биол. Англ. Comput. 54, 869–876. doi: 10.1007 / s11517-015-1382-8

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Колак, А., Каминская, М., Сыгит, К., Будный, А., Сурдыка, Д., Кукиелька-Будный Б. и др. (2017). Первичная и вторичная профилактика рака груди. Ann. Agric. Environ. Med. 24, 549–553. doi: 10.26444 / aaem / 75943

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Куру, К., Экзархос, Т. П., Экзархос, К. П., Карамузис, М. В., Фотиадис, Д. И. (2015). Приложения машинного обучения в прогнозировании и прогнозировании рака. Comput. Struct. Biotechnol. J. 13, 8–17. doi: 10.1016 / j.csbj.2014.11.005

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю, К., Пан, К., Шен, Дж., Ван, Х., Юн, Л. (2011). MALDI-TOF MS в сочетании с магнитными шариками для обнаружения биомаркеров сывороточного белка и создания модели дерева принятия решений для диагностики колоректального рака. Внутр. J. Med. Sci. 8, 39–47. doi: 10.7150 / ijms.8.39

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Markus, E., Cristoforo, S., Pavel, K., Alexander, U., Elena, S., Denise, G., et al. (2019). Долгосрочный риск для здоровья после лучевой терапии рака груди: обзор методологии и программного обеспечения PASSOS. Radiat. Prot. Дозиметрия 183 (1-2), 259–263. doi: 10.1093 / rpd / ncy219

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Mellemkjaer, L., Friis, S., Olsen, J.H., Scélo, G., Hemminki, K., Tracey, E., et al. (2006). Риск второго рака у женщин с раком груди. Внутр. J. Рак. 118, 2285–2295. doi: 10.1002 / ijc.21651

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Насутион, М. З. Ф., Ситомпул, О. С., Рамли, М.(2018). Уменьшение функций на основе PCA для повышения точности дерева решений c4. 5 классификация. J. Phys. Конф. 978, 012058. doi: 10.1088 / 1742-6596 / 978/1/012058

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Schmidhuber, J., Sur, P., Fay, K., Huntley, B., Salama, J., Lee, A., et al. (2018). Глобальная база данных по питательным веществам: наличие макронутриентов и микроэлементов в 195 странах с 1980 по 2013 год. Lancet Planet. Здоровье 2, e353 – e368. DOI: 10.1016 / S2542-5196 (18) 30170-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шимода, А., Итикава, Д., Ояма, Х. (2018). Использование подходов машинного обучения для прогнозирования отказа от участия в общенациональной схеме общего медицинского осмотра. Comput. Методы Программы Biomed. 163, 39–46. doi: 10.1016 / j.cmpb.2018.05.032

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Sun, B., Lam, D., Yang, D., Grantham, K., Zhang, T., Mutic, S., et al. (2018). Подход машинного обучения к точному прогнозированию единиц монитора для компактной протонной машины. Med.Phys. 45, 2243–2251. doi: 10.1002 / mp.12842

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Триведи, С., Пардос, З.А., Хеффернан, Н.Т. (2015). Утилита кластеризации в задачах прогнозирования. препринт arXiv arXiv 2015, 1509.06163.

Google Scholar

Ценг, К. Дж., Лу, К. Дж., Чанг, К. К., Чен, Г. Д. (2014). Применение машинного обучения для прогнозирования вероятности рецидива рака шейки матки. Neural Comput. Appl. 24, 1311–1316. doi: 10.1007 / s00521-013-1359-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Tseng, C.J., Lu, C.J., Chang, C.C., Chen, G.D., Cheewakriangkrai, C. (2017). Интеграция методов классификации интеллектуального анализа данных и ансамблевого обучения для выявления факторов риска и диагностики рецидива рака яичников. Artif. Intell. Med. 78, 47–54. doi: 10.1016 / j.artmed.2017.06.003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вурал, С., Ван, X., Гуда, C. (2016). Классификация пациентов с раком груди с использованием профилей соматических мутаций и подходов машинного обучения. BMC Syst. Биол. 10, 62. doi: 10.1186 / s12918-016-0306-z

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wang, S., Yao, X. (2013). Использование обучения дисбалансу классов для прогнозирования дефектов программного обеспечения. IEEE T. Надежный. 62, 434–443. doi: 10.1109 / TR.2013.2259203

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уоррен, С., Гейтс, О. (1932). Множественные злокачественные опухоли. Обзор литературы и статистическое исследование. Am. J. Рак. 16, 1358–1414.

Google Scholar

Xie, H., Li, J., Zhang, Q., Wang, Y. (2016). Сравнение методов уменьшения размерности на основе случайного прогноза для классификации рака. Comput. Биол. Chem. 65, 165–172. doi: 10.1016 / j.compbiolchem.2016.09.010

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ye, L., Ли, Т.С., Чи, Р. (2018). Схема гибридного машинного обучения для анализа факторов риска исхода рака груди у пациентов с сахарным диабетом. J. Univers. Comput. Sci. 24, 665–681. doi: 10.3217 / jucs-024-06-0665

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Yousefi, M., Nosrati, R., Salmaninejad, A., Dehghani, S., Shahryari, A., Saberi, A. (2018). Органоспецифические метастазы рака груди: молекулярные и клеточные механизмы, лежащие в основе метастазов в легкие. Cell.Онкол. (Дордр). 41, 123–140. doi: 10.1007 / s13402-018-0376-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Yu, X., Chum, P., Sim, K. B. (2014). Анализ влияния PCA на снижение характеристик в нестационарных двигательных образах системы BCI на основе ЭЭГ. Optik (Штутг) 125, 1498–1502. doi: 10.1016 / j.ijleo.2013.09.013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Программа вознаграждений Barclays удвоилась: новые пользователи зарабатывают 120 фунтов стерлингов в год

BARCLAYS удвоила вознаграждение для пользователей своей бонусной схемы Blue Rewards, поэтому теперь вы можете заработать 120 фунтов стерлингов за 12 месяцев.

Бонусная схема является дополнением к текущим счетам Barclays, которая обычно предлагает до 7 фунтов стерлингов в месяц в виде кэшбэка, но благодаря сделке теперь вы можете получать 14 фунтов стерлингов в месяц.

1

Клиенты Barclays могут зарабатывать 14 фунтов стерлингов в месяц в виде кэшбэка, но им необходимо платить ежемесячную плату в размере 4 фунтов стерлингов Кредит: Reuters

Это означает, что вы можете зарабатывать 168 фунтов стерлингов в год по сравнению с 84 фунтами стерлингов в год, но 48 фунтов стерлингов сбриваются общая сумма, так как на счету ежемесячная плата в размере 4 фунтов стерлингов.

Итак, после оплаты вы теперь зарабатываете 120 фунтов стерлингов в год вместо 36 фунтов стерлингов.

Для участия в программе новым клиентам необходимо переключить свой текущий счет в банк в период с 1 июля по 30 ноября, в то время как существующие клиенты Barclays могут добавить схему бонусов на свои текущие счета через его приложение.

Существующие пользователи схемы Blue Rewards также могут получить дополнительные вознаграждения, переключив другой банковский счет на Barclays, а затем используя этот счет для схемы.

Вы получите кэшбэк, если будете платить ежемесячную плату, вносить не менее 800 фунтов стерлингов каждый месяц и иметь два прямых списания с вашего счета каждый месяц.

Просто имейте в виду, что вы получите увеличенные награды только на год со дня открытия счета.

Но вы также можете получить еще больше, если у вас есть ипотека или страховка в банке.

Например, если у вас есть ипотечный кредит в банке, вы будете зарабатывать дополнительно 10 фунтов стерлингов в месяц в течение первого года.

Страхование жилья дает вам еще 6 фунтов стерлингов в месяц, в то время как личный заем дает вам еще 2 фунта стерлингов в месяц.

Blue Rewards также выплачивает вам дополнительный кэшбэк в размере 1% в различных розничных магазинах, таких как Boots, B&Q и Next, но для постоянных клиентов эта сумма также удваивается в течение года.

Клиенты

Premier — те, кто зарабатывает не менее 75 000 фунтов стерлингов в год — также могут заработать в три раза больше обычных сумм кэшбэка.

Стоит ли переходить?

Если вы уже платите не менее 800 фунтов стерлингов на текущий счет Barclays и имеете два прямых списания, стоит выбрать схему Blue Rewards, так как вам будут предоставлены дополнительные деньги.

Тем не менее, если вы подумываете о переходе только из-за кэшбэка и не планируете продавать какие-либо другие продукты с помощью Barclays, внимательно рассчитайте, является ли это лучшим предложением для вас.

Barclays — не единственный банк, предлагающий подсластители, чтобы привлечь новых клиентов.

Первый аккаунт

First Direct предлагает новым клиентам бонус в размере 100 фунтов стерлингов.

Он поставляется с бесплатным овердрафтом в размере 250 фунтов стерлингов и требует, чтобы вы платили не менее 1000 фунтов стерлингов в месяц, чтобы избежать ежемесячной платы в размере 10 фунтов стерлингов.

Между тем, предварительный счет HSBC предлагает авансовый бонус за переход в размере 175 фунтов стерлингов, выплачиваемый в течение 30 дней.

Этот счет требует, чтобы вы вносили не менее 1750 фунтов стерлингов каждый месяц и поддерживали два прямых дебета.

Покупатели

M&S могут также захотеть рассмотреть возможность открытия текущего счета в банке продавца, так как он предлагает до 180 фунтов стерлингов в виде подарочных карт M&S, когда вы меняете и остаетесь.

Как сменить банковский счет

НЕ знаете, как это работает? Вот все, что вам нужно знать и что вам следует проверить перед этим:

  • В соответствии со службой переключения текущих счетов замена банков должна занимать семь рабочих дней. Это включает в себя перемещение всех ваших платежей, прямого дебетования и постоянных поручений.Просто откройте новую учетную запись и попросите нового провайдера закрыть старую учетную запись с помощью службы переключения.
  • Убедитесь, что вы имеете право. Большинство счетов имеют определенные требования, такие как ежемесячная оплата минимальной суммой наличными.
  • Следите за своим овердрафтом. Убедитесь, что ваш новый банк предложит вам такой же лимит — и у него не будет более высоких затрат на его использование.

Рэйчел Спринголл с сайта сравнения Moneyfacts сказала The Sun: «Преимущества схемы Barclays Blue Rewards стоит рассмотреть, но клиентам придется сменить ее.

«Сумма наличных, которую клиенты могут положить в карман, действительно зависит от того, берут ли они страховку, ипотеку или ссуду — и, возможно, будет более рентабельно покупать эти продукты.

«Следует иметь в виду, что схема вознаграждения не является бесплатной, поэтому клиентам необходимо заранее рассчитать суммы, чтобы увидеть, выгодна ли им эта сделка.

«Наиболее конкурентоспособный текущий счет для кого-то действительно зависит от того, как они будут использовать его изо дня в день, поэтому важно не быть ослепленным бесплатным бонусом наличными — для клиентов также разумно поискать любую ипотеку, ссуду или страховой продукт на лучшую сделку.«

ПРОВЕРИТЬ ЭТИ предложения

Aldi в Черную пятницу 2020 года включает Nintendo Switch за 230 фунтов стерлингов

ВЫВОД НАЛИЧНЫМИ

PayPoint по всей стране, оставляя британцев без электричества и газа

НЕ ПАДАЙТЕ НА ЭТО

Избегайте мошенников в Черную пятницу с нашим Руководство AZ по электронным письмам к подарочным картам

ПОДАРИ МАЛЕНЬКУЮ ЛЮБОВЬ

Как посмотреть бонус ВТОРАЯ рождественская реклама Джона Льюиса

ПРАЗДНИЧНЫЕ ЧУВСТВА

Зрители плакали от рождественской рекламы Coca-Cola — вы плакали?

ШЕЛОЙ ИЛИ ПРИЯТНО

В дерзкой рождественской рекламе Tesco говорится, что никого из нас нет в списке непослушных

В этом месяце Barclays на треть повысил комиссию по программе Blue Rewards с 3 до 4 фунтов стерлингов.