O VOGO

Vogo.family jest innowacyjną koncepcją w branży HoReCa, pielęgnacji ciała i stylu życia. Vogo wykorzystuje technologię, aby zapewnić ludziom jakość i „dobrostanu”, ale kładzie nacisk na komunikację, dyskusje z prawdziwymi ludźmi, społecznościami i przyjaciółmi, którzy robią wszystko, co w ich mocy, aby Cię wspierać i pomagać, oraz rekomendowanie wyłącznie produktów zweryfikowanych przez członków naszej społeczności i tylko od dostawcy / zweryfikowani i certyfikowani producenci VOGO. Jeśli masz dość czekania minutami na telefon lub rozmów z robotem IVR, który tylko Cię opóźnia lub zniechęca, jeśli miałeś nieprzyjemne doświadczenia z zamawianiem produktów, które nie spełniły Twoich oczekiwań i rozczarowały Cię – a do tego wydałeś pieniądze niepotrzebnie = marnotrawstwo – rozumiesz, o czym mówimy.

Produkty i usługi VOGO podnoszą wartość doświadczeń kulinarnych, gościnności i stylu życia w ogóle.

Internet jest pełen mieszanych informacji, prezentowanych subiektywnie, prawdziwych recenzji i recenzji kupionych, reklam bezpośrednich lub ukrytych. Każdemu z nas trudno jest szybko i ze znajomością faktów wyszukać, przefiltrować i wybrać najlepsze usługi. Jesteśmy atakowani marketingiem i informacjami, które wpędzają nas w kłopoty.

VOGO Family jest prawdopodobnie największym integratorem zweryfikowanych usług i produktów premium. Zgodnie ze statutem i kodeksem postępowania VOGO, dostęp do członków – zarówno kupujących, jak i dostawców lub ekspertów w określonych dziedzinach – jest dozwolony wyłącznie na podstawie rekomendacji, zaproszeń lub wcześniejszej weryfikacji przesłanej na adres e-mail: romania.partners@vogo.family

Jeśli w przeszłości doświadczyłeś nieprzyjemnych sytuacji, które Cię zaniepokoiły, dołącz do społeczności VOGO. Rodzina VOGO wykorzystuje technologię, aby w oparciu o mnogość dostępnych informacji identyfikować te usługi i produkty, które oferują dobrą jakość w uczciwej cenie. Uwaga: VOGO nie filtruje ani nie wybiera tanich usług i produktów! Wybieramy i rekomendujemy wyłącznie wysokiej jakości produkty, usługi i dostawców – zweryfikowanych i przetestowanych przez nas. Po automatycznej selekcji za pomocą Data Mining i sztucznej inteligencji, wszystkie produkty i usługi są ręcznie / bezpośrednio weryfikowane przez naszych doradców. Platforma zawiera wyłącznie produkty i usługi przetestowane przez doradców, certyfikowane i przetestowane przez nich zgodnie z kryteriami jakości VOGO.

Czy kiedykolwiek potrzebowałeś czegoś i zapytałeś przyjaciela: „Znasz dobrego mechanika?” Albo: „Czy wiesz, gdzie mogę zjeść coś dobrego w Klużu?” Albo potrzebowałeś wieczorem lekarstwa z apteki i musiałeś zadzwonić do przyjaciela i zapytać: „Czy mógłbyś tam pójść i kupić mi Nurofen?” Albo potrzebowałeś czegoś, ale nie mogłeś wyjść, bo nie mogłeś zostawić Bebe samej w domu i musiałeś zadzwonić do przyjaciela: „Proszę, możesz mi pomóc...?”

Rozwój urbanistyczny i technologiczny negatywnie wpływa na to, że przyjaciele i znajomi / zaufani sąsiedzi są coraz rzadsi , a wolnego czasu coraz mniej. Informacje stają się coraz bardziej niejasne.

Rodzina VOGO wychodzi naprzeciw tym wyzwaniom, oferując prawdziwego przyjaciela (nie wirtualnego, nie robota) w osobie przypisanego do Ciebie konsultanta, którego możesz wyszukać na platformie w interesującej Cię dziedzinie i który odpowie Ci przez telefon, WhatsApp, e-mail itd.

Jak to działa? Zobacz na poniższym schemacie, jak łączymy zaawansowaną technologię z osobistymi działaniami, aby uzyskać najlepsze rekomendacje dla członków naszej społeczności.

Nasi konsultanci pomogą Ci uzyskać dostęp do:
- zweryfikowane i skatalogowane informacje, do których mam natychmiastowy dostęp w „bibliotece wiedzy”
- „wyciągnięte wnioski” – dostęp do wielu informacji, które uchronią Cię przed błędnymi wyborami; dostarczą Ci wszystkich niezbędnych informacji. Oczywiście, decyzja należy do Ciebie.
- zweryfikowani, sprawdzeni dostawcy produktów i usług, dostępni w każdym miejscu i o każdej porze dnia i nocy.

Dołącz do rodziny VOGO! Ciesz się doświadczeniem VOGO. Skontaktuj się ze znajomymi i podziel się z nami swoimi doświadczeniami, aby sobie nawzajem pomóc! Razem jesteśmy lepsi.

Na pierwszym etapie VOGO zbiera rekomendacje i opinie z głównych źródeł danych (Google, Facebook, Tripadvisor itp.) wraz z publicznymi zbiorami danych od organów urzędowych z dziedzin takich jak: horeca, turystyka, motoryzacja, ambasady i konsulaty, władze, ubezpieczyciele, instytucje finansowe, sądownictwo i prawo itp.

W etapie 2 następuje proces sortowania przefiltrowanych zbiorów danych w celu identyfikacji wzorców i relacji, które mogą pomóc w spełnieniu wymagań dotyczących użyteczności publicznej poprzez analizę danych. Techniki i narzędzia eksploracji danych pomagają w przewidywaniu przyszłych trendów i podejmowaniu decyzji w oparciu o solidne dane – system wspomagania decyzji.

Data mining jest kluczowym elementem analizy danych i jedną z podstawowych dyscyplin nauki o danych, która wykorzystuje zaawansowane techniki analityczne do wyszukiwania użytecznych informacji w zbiorach danych. Na bardziej szczegółowym poziomie, data mining jest etapem procesu odkrywania wiedzy w bazach danych (KDD), metodologii nauki o danych, służącej do gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych. Data mining i KDD są czasami nazywane zamiennie, ale częściej postrzegane jako odrębne.

Proces ekstrakcji rekomendacji opiera się na efektywnym wdrażaniu gromadzenia, przechowywania i przetwarzania danych. Eksploracja danych może służyć do opisu docelowego zestawu danych, przewidywania wyników, wykrywania oszustw lub problemów bezpieczeństwa, lepszego poznania bazy użytkowników lub wykrywania wąskich gardeł i zależności. Ponadto, zgodnie z technikami „eksploracji danych”, operacja jest wykonywana przez komponenty działające zarówno automatycznie, jak i półautomatycznie.

Chociaż liczba etapów może się różnić w zależności od tego, jak szczegółowy każdy z nich organizacja chce mieć, proces eksploracji danych można ogólnie podzielić na następujące cztery główne etapy – etapy przestrzegane przez architekturę systemu VOGO:

1. „Gromadzenie danych” . Identyfikacja i gromadzenie istotnych danych dla aplikacji analitycznych. Dane mogą znajdować się w różnych systemach źródłowych, w hurtowni danych lub w jeziorze danych – coraz powszechniejszym repozytorium w środowiskach Big Data, które zawiera zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane. Można również korzystać z zewnętrznych źródeł danych. Niezależnie od źródła pochodzenia danych, analityk danych często przenosi je do jeziora danych na potrzeby pozostałych etapów procesu.

2. „Przygotowanie danych”. Przygotowanie danych. Ten etap obejmuje zestaw kroków przygotowujących dane do ekstrakcji. Przygotowanie danych rozpoczyna się od eksploracji, profilowania i wstępnego przetwarzania danych, a następnie następuje czyszczenie danych w celu usunięcia błędów i innych problemów z jakością danych, takich jak duplikaty lub brakujące wartości. Transformacja danych ma również na celu zapewnienie spójności zbiorów danych, chyba że analityk danych chce analizować surowe, niefiltrowane dane pod kątem konkretnej aplikacji.

3. „Eksploracja danych”. Po przygotowaniu danych, analityk danych wybiera odpowiednią technikę eksploracji danych, a następnie implementuje jeden lub więcej algorytmów w celu przeprowadzenia eksploracji. Techniki te mogą na przykład analizować relacje między danymi i wykrywać wzorce, skojarzenia i korelacje. W zastosowaniach uczenia maszynowego algorytmy zazwyczaj muszą zostać wytrenowane na przykładowych zbiorach danych w celu wyszukania poszukiwanych informacji, zanim zostaną uruchomione na całym zbiorze danych.

4. „Analiza i interpretacja danych”. Analiza i interpretacja danych. Wyniki eksploracji danych służą do tworzenia modeli analitycznych, które mogą wspomagać podejmowanie decyzji i inne działania biznesowe. Analityk danych lub inny członek zespołu zajmującego się analizą danych musi również przekazywać wyniki kierownictwu firmy i użytkownikom, często poprzez wizualizację danych i techniki opowiadania historii danych.

Przeczytaj więcej tutaj

Rodzaje technik eksploracji danych
Do ekstrakcji danych na potrzeby różnych zastosowań w nauce o danych można wykorzystać różne techniki. Rozpoznawanie wzorców jest powszechnym zastosowaniem eksploracji danych, podobnie jak wykrywanie anomalii, które pomaga identyfikować obserwacje odstające w zbiorach danych. Popularne techniki eksploracji danych obejmują następujące typy:

Eksploracja reguł asocjacyjnych. W eksploracji danych reguły asocjacyjne to instrukcje warunkowe typu „jeśli-to”, które identyfikują relacje między elementami danych. Do oceny relacji wykorzystuje się kryteria wsparcia i ufności. Wsparcie mierzy częstotliwość występowania powiązanych elementów w zbiorze danych, natomiast ufność odzwierciedla częstotliwość występowania poprawnej instrukcji warunkowej typu „jeśli-to”.

Klasyfikacja . To podejście przypisuje elementy w zbiorach danych do różnych kategorii zdefiniowanych w ramach procesu eksploracji danych. Przykładami metod klasyfikacji są drzewa decyzyjne, klasyfikatory Naive Bayes, metoda k najbliższych sąsiadów (KNN) oraz regresja logistyczna.

Klastrowanie . W tym przypadku elementy danych o wspólnych cechach są grupowane w grupy w ramach aplikacji eksploracji danych. Przykładami są klasteryzacja metodą k-średnich, klasteryzacja hierarchiczna i modele Gaussa.

Regresja . Ta metoda znajduje relacje w zbiorach danych poprzez obliczanie przewidywanych wartości danych na podstawie zestawu zmiennych. Przykładami są regresja liniowa i regresja wielowymiarowa. Do przeprowadzania regresji można również wykorzystać drzewa decyzyjne i inne metody klasyfikacji.

Analiza sekwencji i ścieżek . Dane można również analizować w celu znalezienia wzorców, zgodnie z którymi określony zestaw zdarzeń lub wartości prowadzi do kolejnych zdarzeń.

Sieci neuronowe. Sieć neuronowa to zestaw algorytmów symulujących aktywność ludzkiego mózgu, w którym dane są przetwarzane za pomocą węzłów. Sieci neuronowe są szczególnie przydatne w złożonych aplikacjach rozpoznawania wzorców, obejmujących uczenie głębokie, bardziej zaawansowaną gałąź uczenia maszynowego.

Drzewa decyzyjne. Proces ten klasyfikuje lub przewiduje potencjalne rezultaty za pomocą metod klasyfikacji lub regresji. Struktury przypominające drzewa służą do reprezentowania potencjalnych rezultatów decyzji.

Sieci neuronowe / KNN . Ta metoda eksploracji danych klasyfikuje dane na podstawie ich bliskości do innych punktów danych. Zakładając, że pobliskie punkty danych są bardziej do siebie podobne niż inne punkty danych, KNN służy do przewidywania cech grupy.