O VOGO

Vogo.family je inovativní koncept v odvětvích HoReCa, osobní péče a životního stylu. Vogo využívá technologie k zajištění kvality a „pohody“ pro lidi, ale klade důraz na komunikaci, diskuse se skutečnými lidmi, komunitami a přáteli, kteří dělají vše pro to, aby vás podpořili a pomohli vám, a doporučuje pouze produkty ověřené členy naší komunity a pouze od poskytovatelé / ověření a certifikovaní výrobci VOGO. Pokud vás unavuje čekat minuty na telefonu nebo mluvit s IVR robotem, který vás jen zdržuje nebo odrazuje, pokud jste měli nepříjemné zkušenosti s objednávkou produktů, které nesplnily vaše očekávání a které vás zklamaly - navíc jste zbytečně utratili peníze = vyhodili - chápete, co tím myslíme.

Produkty a služby VOGO zvyšují hodnotu kulinářských zážitků, pohostinství a životního stylu obecně.

Internet je plný smíšených informací, subjektivně prezentovaných, skutečných i koupených recenzí, přímé reklamy nebo maskované reklamy. Pro každého z nás je složité rychle a se znalostí faktů vyhledávat, filtrovat a vybírat ty nejlepší služby. Jsme zahlceni marketingem a informacemi, které nás staví do potíží.

Rodina VOGO je pravděpodobně, největší integrátor ověřených prémiových služeb a produktů. Podle statutu a kodexu chování VOGO je přístup členům – jak kupujícím, tak dodavatelům nebo odborníkům v určitých oblastech – povolen výhradně na základě doporučení, pozvánek nebo předchozího ověření zaslaného na e-mailovou adresu: rumunsko.partneři@vogo.rodina

Pokud jste v minulosti měli nepříjemné zkušenosti, které vás trápily, můžete se připojit ke komunitě VOGO. Rodina VOGO využívá technologie k identifikaci těch služeb a produktů, které nabízejí dobrou kvalitu za férovou cenu, v množství dostupných informací. Pozor: VOGO nefiltruje ani nevybírá levné služby a produkty! Vybíráme a doporučujeme pouze kvalitní produkty, služby a dodavatele – námi ověřené a prověřené. Po automatickém výběru prostřednictvím dolování dat a umělé inteligence, Všechny produkty a služby jsou ručně / přímo kontrolovány našimi poradci. Platforma obsahuje pouze produkty a služby testované poradci, certifikované a ověřené jimi podle kritérií kvality VOGO.

Už se vám někdy stalo, že jste něco potřebovali a zeptali se kamaráda: „Znáš nějakého dobrého mechanika?“ Nebo: „Víš, kde bych si mohl dát něco dobrého, až pojedu do Kluže?“ Nebo jste v noci potřebovali léky z lékárny a museli jste… zavolat příteli/kamarádce a zeptat se ho/jí: „Mohla bys prosím jít tam a koupit mi Nurofen?“ Nebo jsi něco musela koupit, ale nemohla jsi jít ven, protože jsi nemohla nechat Bebe samotnou doma a musela jsi zavolat kamarádce: „Prosím, mohla bys mi pomoct...?“

Městský a technologický rozvoj mají nepříznivý účinek, že důvěryhodní přátelé a známí/sousedé jsou stále vzácnější a volného času je čím dál méně. Informace jsou čím dál smíšené.

Rodina VOGO přichází s řešením těchto výzev a nabízí skutečného přítele. (ne virtuálně, ne roboticky) v osobě vám přiděleného konzultanta, kterého si můžete vyhledat prostřednictvím platformy v oblasti zájmu a který vám odpoví telefonicky, přes WhatsApp, e-mailem atd.

Jak to funguje? Na níže uvedeném diagramu se podívejte, jak kombinujeme pokročilé technologie s osobními akcemi, abychom členům naší komunity poskytli ta nejlepší doporučení.

Naši konzultanti, kteří vám pomohou získat přístup k:
- ověřené a katalogizované informace, ke kterým mám okamžitý přístup ve „knihovně znalostí“
- „poučení“ – přístup k různým informacím, aby vám zabránily v nesprávných rozhodnutích; poskytnou vám všechny potřebné informace. Rozhodnutí je samozřejmě na vás.
- ověření a validovaní poskytovatelé produktů a služeb, dostupní kdekoli a kdykoli ve dne i v noci.

Přidejte se k rodině VOGO! Užijte si zážitek s VOGO. Oslovte své přátele a podělte se s námi o své zkušenosti, abychom si navzájem pomohli! Společně jsme lepší.

V první fázi VOGO shromažďuje doporučení a recenze z hlavních zdrojů dat (Google, Facebook, Tripadvisor atd.) spolu s veřejně dostupnými soubory dat od oficiálních orgánů v oblasti hotelnictví, cestovního ruchu, automobilového průmyslu, ambasád a konzulátů, úřadů, pojišťoven, financí, soudnictví atd.

Ve fázi 2 probíhá proces třídění filtrovaných datových sad za účelem identifikace vzorců a vztahů, které mohou pomoci vyřešit požadavky na užitné služby prostřednictvím analýzy dat. Techniky a nástroje pro dolování dat pomáhají předpovídat budoucí trendy a činit rozhodnutí na základě spolehlivých dat – systém podpory rozhodování.

Dolování dat je klíčovou součástí analýzy dat a jednou z klíčových disciplín v datové vědě, která využívá pokročilé analytické techniky k nalezení užitečných informací v datových sadách. Na podrobnější úrovni je dolování dat krokem v procesu objevování znalostí v databázích (KDD), což je metodologie datové vědy pro sběr, zpracování a analýzu dat. Dolování dat a KDD se někdy označují zaměnitelně, ale častěji se jedná o odlišné pojmy.

Proces extrakce doporučení závisí na efektivní implementaci sběru, ukládání a zpracování dat. Dolování dat lze použít k popisu cílové datové sady, predikci výsledků, odhalování podvodů nebo bezpečnostních problémů, k získání dalších informací o uživatelské základně nebo k odhalování úzkých míst a závislostí. V souladu s technikami „dolování dat“ je operace prováděna komponentami, které fungují automaticky i poloautomaticky.

Ačkoli se počet fází může lišit v závislosti na tom, jak detailní si organizace přeje, aby každý krok byl, proces dolování dat lze obecně rozdělit do následujících čtyř hlavních fází – fází, kterých se drží architektura systému VOGO:

1. "Shromažďování dat"Identifikovat a shromáždit relevantní data pro analytickou aplikaci. Data mohou být umístěna v různých zdrojových systémech, v datovém skladu nebo v datovém jezeře, což je stále běžnější úložiště v prostředí velkých dat, které obsahuje kombinaci strukturovaných i nestrukturovaných dat. Lze použít i externí zdroje dat. Ať už data pocházejí odkudkoli, datový vědec je často přesune do datového jezera pro zbývající kroky procesu.

2. „Příprava dat“. Příprava dat. Tato fáze zahrnuje sadu kroků k přípravě dat k extrakci. Příprava dat začíná průzkumem dat, profilováním a předzpracováním, po nichž následuje čištění dat za účelem opravy chyb a dalších problémů s kvalitou dat, jako jsou duplicitní nebo chybějící hodnoty. Transformace dat se provádí také za účelem zajištění konzistence datových sad, pokud datový vědec nechce analyzovat nezpracovaná, nefiltrovaná data pro konkrétní aplikaci.

3. „Dolování dat“. Jakmile jsou data připravena, datový vědec zvolí vhodnou techniku ​​dolování dat a poté implementuje jeden nebo více algoritmů k provedení dolování. Tyto techniky mohou například analyzovat vztahy mezi daty a detekovat vzory, asociace a korelace. V aplikacích strojového učení je obvykle nutné algoritmy trénovat na vzorových datových sadách, aby vyhledaly hledané informace, než je spustí na celé datové sadě.

4. „Analýza a interpretace dat“. Analýza a interpretace dat. Výsledky dolování dat se používají k vytváření analytických modelů, které mohou pomoci s rozhodováním a dalšími obchodními akcemi. Datový vědec nebo jiný člen týmu pro datovou vědu musí také sdělit zjištění obchodním manažerům a uživatelům, často prostřednictvím vizualizace dat a využití technik vyprávění příběhů.

Číst dále zde

Typy technik dolování dat
Pro extrakci dat pro různé aplikace datové vědy lze použít různé techniky. Rozpoznávání vzorů je běžným případem použití pro dolování dat, stejně jako detekce anomálií, která pomáhá identifikovat odlehlé hodnoty v datových sadách. Mezi oblíbené techniky dolování dat patří následující typy:

Těžba asociačních pravidel.  V dolování dat jsou asociační pravidla příkazy „if-then“, které identifikují vztahy mezi datovými prvky. Kritéria podpory a spolehlivosti se používají k vyhodnocení vztahů. Podpora měří, jak často se asociované prvky vyskytují v datové sadě, zatímco spolehlivost vyjadřuje, jak často je příkaz „if-then“ správný.

KlasifikaceTento přístup přiřazuje prvky v datových sadách do různých kategorií definovaných jako součást procesu dolování dat. Příklady klasifikačních metod jsou rozhodovací stromy, naivní Bayesovy klasifikátory, k-nejbližších sousedů (KNN) a logistická regrese.

ClusteringV tomto případě jsou datové prvky, které sdílejí určité charakteristiky, seskupeny do klastrů jako součást aplikací pro dolování dat. Mezi příklady patří klastrování k-means, hierarchické klastrování a Gaussovské modely.

regreseTato metoda vyhledává vztahy v datových sadách výpočtem predikovaných datových hodnot na základě sady proměnných. Příkladem je lineární regrese a vícerozměrná regrese. K regresím lze také použít rozhodovací stromy a další klasifikační metody.

Analýza sekvencí a cestData lze také těžit za účelem hledání vzorců, ve kterých určitá sada událostí nebo hodnot vede k následným událostem.

Neuronové sítě. Neuronová síť je sada algoritmů, které simulují činnost lidského mozku, kde jsou data zpracovávána pomocí uzlů. Neuronové sítě jsou obzvláště užitečné v komplexních aplikacích rozpoznávání vzorů zahrnujících hluboké učení, pokročilejší odvětví strojového učení.

Rozhodovací stromy. Tento proces klasifikuje nebo předpovídá potenciální výsledky pomocí klasifikačních nebo regresních metod. Stromové struktury se používají k reprezentaci potenciálních výsledků rozhodování.

Neuronové sítě / KNNTato metoda dolování dat klasifikuje data na základě jejich blízkosti k jiným datovým bodům. Za předpokladu, že blízké datové body jsou si navzájem podobnější než jiné datové body, se k predikci charakteristik skupiny používá KNN.