A VOGO-ról
A Vogo.family egy innovatív koncepció az IT&C területén a termelés, az ipar és a kereskedelem számára – olyan területeken, mint, de nem kizárólagosan a B2B, B2C, HoReCa, személyes gondozás és életmód. A Vogo technológiát használ a minőség és az emberek „jólétének” biztosítása érdekében, de hangsúlyozza a kommunikációt, a valódi emberekkel, közösségekkel és barátokkal folytatott beszélgetéseket, akik mindent megtesznek a támogatásodért és a segítségedért, hogy csak a közösségi tagjaink által ellenőrzött termékeket ajánlják, és csak ellenőrzött és tanúsított VOGO beszállítóktól / gyártóktól . Ha eleged van abból, hogy percekig kell telefonon várnod, vagy egy IVR robottal kell beszélned, ami csak elodáz vagy a helyszínre hoz, ha kellemetlen tapasztalataid voltak olyan termékek rendelésével, amelyek nem feleltek meg az elvárásaidnak, és csalódást okoztak – ez amellett, hogy feleslegesen költött pénz = pazarlás –, akkor érted, mire gondolunk.
A VOGO termékei és szolgáltatásai értéket adnak a kulináris élményekhez, a vendéglátáshoz és általában az életstílushoz.
Az internet tele van vegyes információkkal, szubjektíven bemutatott információkkal, valós és vásárolt véleményekkel, közvetlen vagy álcázott hirdetésekkel. Mindannyiunk számára bonyolult a legjobb szolgáltatások gyors és tényszerű keresése, szűrése és kiválasztása. Marketing és információk támadásainak vagyunk kitéve, amelyek nehézségekbe sodornak minket.
A VOGO Family valószínűleg a legnagyobb ellenőrzött prémium szolgáltatások és termékek integrátora. A VOGO alapszabálya és magatartási kódexe szerint a tagok – mind a vevők, mind a beszállítók, vagy bizonyos területek szakértői – kizárólag ajánlások, meghívók vagy előzetes ellenőrzés alapján férhetnek hozzá a romania.partners@vogo.family e-mail címre.
Ha a múltban kellemetlen élmények értek, amelyek zavartak, akkor csatlakozhat a VOGO közösséghez. A VOGO család technológia segítségével azonosítja a rendelkezésre álló információk sokaságában azokat a szolgáltatásokat és termékeket, amelyek jó minőséget kínálnak méltányos áron. Figyelem: A VOGO nem szűri és nem választ ki olcsó szolgáltatásokat és termékeket! Kizárólag minőségi termékeket, szolgáltatásokat és beszállítókat választunk ki és ajánlunk - amelyeket mi is validáltunk és ellenőriztünk. Az adatbányászat és a mesterséges intelligencia segítségével történő automatikus kiválasztás után minden terméket és szolgáltatást manuálisan/közvetlenül ellenőriznek tanácsadóink. A platform csak olyan termékeket és szolgáltatásokat tartalmaz, amelyeket tanácsadók teszteltek, tanúsítottak és validáltak a VOGO minőségi kritériumai szerint.
Előfordult már veled, hogy szükséged volt valamire, és megkérdezted egy barátodat: "Ismersz egy jó autószerelőt?" Vagy: "Tudod, hol ehetek valami finomat, amikor Kolozsváron járok?" Vagy este gyógyszerre volt szükséged a patikából, és fel kellett hívnod egy barátodat, hogy megkérdezd: "El tudnál menni nekem Nurofenért, kérlek?" Vagy kellett volna venned valamit, de nem tudtál kimenni, mert nem hagyhattad Bebét egyedül otthon, és fel kellett hívnod egy barátodat: "Kérlek, tudnál segíteni...?"
A városi és technológiai fejlődés kedvezőtlen hatása, hogy a barátok és ismerősök / megbízható szomszédok egyre ritkábbak , a szabadidő pedig egyre kevesebb. Az információk egyre vegyesebbek.
A VOGO család megoldást kínál ezekre a kihívásokra, egy igazi barátot (nem virtuálisat, nem robotot) kínálva egy hozzád rendelt tanácsadó személyében, akit a platformon keresztül kereshetsz az érdeklődési területeden, és aki telefonon, WhatsApp-on, e-mailben stb. válaszol.
Hogyan működik? Az alábbi ábrán látható, hogyan ötvözzük a fejlett technológiát a személyes műveletekkel, hogy a legjobb ajánlásokat kapjuk közösségi tagjainknak.
Tanácsadóink, akik segítenek Önnek a hozzáférésben:
- ellenőrzött és katalogizált információk, amelyekhez azonnal hozzáférhetek a "tudástárban"
- „tanulságok” – hozzáférés több információhoz, hogy megakadályozzák a rossz döntések meghozatalát; minden szükséges információt megadnak. Természetesen a döntés a tiéd.
- ellenőrzött, validált termék- és szolgáltatók, akik bárhol, a nap vagy az éjszaka bármely szakában elérhetőek.
Csatlakozz a VOGO családhoz! Élvezd a VOGO élményt! Oszd meg velünk a tapasztalataidat a barátaiddal, hogy segíthessünk egymásnak! Együtt jobbak vagyunk.
Az első szakaszban a VOGO ajánlásokat és véleményeket gyűjt a főbb adatforrásokból (Google, Facebook, Tripadvisor stb.), valamint nyilvános adatkészleteket a szállodaipar, a turizmus, az autóipar, a nagykövetségek és konzulátusok, a hatóságok, a biztosítók, a pénzügyi, az igazságügyi - jogi stb. területén működő hivatalos szervektől.
A 2. szakaszban a szűrt adathalmazok rendezésének folyamata zajlik, hogy adatelemzés révén azonosítsák a közüzemi követelmények megoldását segítő mintákat és kapcsolatokat. Az adatbányászati technikák és eszközök segítenek a megoldásnak a jövőbeli trendek előrejelzésében és a szilárd adatokon alapuló döntések meghozatalában – döntéstámogató rendszer.
Az adatbányászat az adatelemzés kulcsfontosságú része, és az adattudomány egyik alapvető tudományága, amely fejlett elemzési technikákat alkalmaz hasznos információk keresésére az adathalmazokban. Részletesebb szinten az adatbányászat az adatbázisokban történő tudásfeltárás (KDD) folyamatának egyik lépése, amely egy adattudományi módszertan az adatok gyűjtésére, feldolgozására és elemzésére. Az adatbányászatot és a KDD-t néha felcserélhetően említik, de gyakrabban különálló tudományágként tekintenek rájuk.
Az ajánlások kinyerésének folyamata az adatgyűjtés, -tárolás és -feldolgozás hatékony megvalósításán alapul. Az adatbányászat felhasználható egy célzott adathalmaz leírására, eredmények előrejelzésére, csalások vagy biztonsági problémák felderítésére, egy felhasználói bázisról való további információk megszerzésére, illetve szűk keresztmetszetek és függőségek felderítésére. Az „adatbányászati” technikáknak megfelelően a műveletet olyan komponensek végzik, amelyek automatikusan és félautomatikusan is működnek.
Bár a szakaszok száma attól függően változhat, hogy a szervezet mennyire részletesen szeretné elvégezni az egyes lépéseket, az adatbányászati folyamat általában a következő négy fő szakaszra osztható – ezeket a szakaszokat a VOGO rendszerarchitektúra követi:
1. „Adatgyűjtés” . Releváns adatok azonosítása és gyűjtése egy analitikai alkalmazáshoz. Az adatok különböző forrásrendszerekben, adattárházban vagy adattóban találhatók, amely egyre gyakoribb adattár a big data környezetekben, és strukturált és strukturálatlan adatok keverékét tartalmazza. Külső adatforrások is használhatók. Bárhonnan is származnak az adatok, az adattudós gyakran egy adattóba helyezi át azokat a folyamat további lépéseihez.
2. „Adat-előkészítés”. Adat-előkészítés. Ez a szakasz magában foglalja az adatok kinyerésre való előkészítésének lépéseit. Az adat-előkészítés az adatok feltárásával, profilalkotásával és előfeldolgozásával kezdődik, majd ezt követi az adattisztítás a hibák és egyéb adatminőségi problémák, például a duplikált vagy hiányzó értékek kijavítása érdekében. Az adatátalakítást is elvégzik az adathalmazok konzisztenssé tétele érdekében, kivéve, ha az adattudós nyers, szűretlen adatokat szeretne elemezni egy adott alkalmazáshoz.
3. „Adatbányászat”. Miután az adatok előkészítésre kerültek, az adattudós kiválasztja a megfelelő adatbányászati technikát, majd egy vagy több algoritmust implementál a bányászat elvégzéséhez. Ezek a technikák például elemezhetik az adatkapcsolatokat, és mintákat, összefüggéseket és korrelációkat észlelhetnek. A gépi tanulási alkalmazásokban az algoritmusokat jellemzően minta adathalmazokon kell betanítani a keresett információk keresésére, mielőtt a teljes adathalmazon futtatnák őket.
4. „Adatelemzés és -értelmezés”. Adatelemzés és -értelmezés. Az adatbányászat eredményeit olyan analitikai modellek létrehozására használják, amelyek segíthetnek a döntéshozatalban és más üzleti tevékenységekben. Az adattudósnak vagy az adattudományi csapat más tagjának a megállapításokat a vállalat vezetőivel és a felhasználókkal is közölnie kell, gyakran adatvizualizáción és adattörténet-mesélési technikákon keresztül.
További információ itt
Az adatbányászati technikák típusai
Különböző technikák alkalmazhatók az adatok kinyerésére a különböző adattudományi alkalmazásokhoz. A mintázatfelismerés gyakori felhasználási eset az adatbányászatban, akárcsak az anomáliadetektálás, amely segít azonosítani a kiugró értékeket az adathalmazokban. A népszerű adatbányászati technikák a következő típusokat foglalják magukban:
Asszociációs szabályok feltárása. Az adatbányászatban az asszociációs szabályok olyan „ha-akkor” utasítások, amelyek az adatelemek közötti kapcsolatokat azonosítják. A támogatottsági és megbízhatósági kritériumok a kapcsolatok értékelésére szolgálnak. A támogatottság azt méri, hogy milyen gyakran fordulnak elő a kapcsolódó elemek egy adathalmazban, míg a megbízhatóság azt tükrözi, hogy egy „ha-akkor” állítás milyen gyakran helyes.
Osztályozás . Ez a megközelítés az adathalmazok elemeit az adatbányászati folyamat részeként meghatározott különböző kategóriákba rendeli. A döntési fák, a naiv Bayes-osztályozók, a k-legközelebbi szomszédok (KNN) és a logisztikus regresszió az osztályozási módszerek példái.
Klaszterezés . Ebben az esetben az adatbányászati alkalmazások részeként bizonyos jellemzőkkel rendelkező adatelemeket csoportokba csoportosítják. Ilyen például a k-közép klaszterezés, a hierarchikus klaszterezés és a Gauss-modell.
Regresszió . Ez a módszer az adathalmazokban lévő kapcsolatokat keresi a változók halmaza alapján előre jelzett adatértékek kiszámításával. Erre példák a lineáris regresszió és a többváltozós regresszió. Döntési fák és más osztályozási módszerek is használhatók regressziók elvégzésére.
Szekvencia- és útvonalelemzés . Az adatok kinyerésével olyan mintákat is kereshetünk, amelyekben egy adott esemény- vagy értékkészlet későbbi eseményekhez vezet.
Neurális hálózatok. A neurális hálózat olyan algoritmusok összessége, amelyek az emberi agy aktivitását szimulálják, ahol az adatokat csomópontok segítségével dolgozzák fel. A neurális hálózatok különösen hasznosak az összetett mintázatfelismerési alkalmazásokban, amelyek magukban foglalják a mélytanulást, a gépi tanulás fejlettebb ágát.
Döntési fák. Ez a folyamat osztályozza vagy előrejelzi a lehetséges kimeneteleket osztályozási vagy regressziós módszerek segítségével. A faszerű struktúrákat a döntések lehetséges kimeneteleinek ábrázolására használják.
Neurális hálózatok / KNN . Ez az adatbányászati módszer az adatokat más adatpontokhoz való közelségük alapján osztályozza. Feltételezve, hogy a közeli adatpontok jobban hasonlítanak egymásra, mint más adatpontok, a KNN-t a csoportjellemzők előrejelzésére használják.
Súlykontroll