Acerca de VOGO
Vogo.family es un concepto innovador en TIC para la producción, la industria y el comercio, incluyendo áreas como B2B, B2C, HoReCa, cuidado personal y estilo de vida. Vogo utiliza la tecnología para garantizar la calidad y el bienestar de las personas, pero enfatiza la comunicación, las conversaciones con personas reales, comunidades y amigos que hacen todo lo posible por apoyarte y ayudarte, recomendándote solo productos verificados por los miembros de nuestra comunidad y solo de proveedores / fabricantes VOGO verificados y certificados . Si estás cansado de esperar minutos al teléfono o hablar con un robot IVR que solo te retrasa o te pone en aprietos, si has tenido experiencias desagradables al pedir productos que no cumplieron tus expectativas y te causaron decepción (además de gastar dinero innecesariamente = desperdicio), entiendes a qué nos referimos.
Los productos y servicios de VOGO añaden valor a las experiencias culinarias, la hostelería y el estilo de vida en general.
Internet está repleto de información contradictoria, presentada de forma subjetiva, con reseñas reales y compradas, anuncios directos y encubiertos. Resulta complicado para cada uno de nosotros buscar, filtrar y elegir los mejores servicios de forma rápida y con conocimiento de causa. Nos vemos bombardeados por publicidad e información que nos confunde.
VOGO Family es probablemente el mayor integrador de servicios y productos premium verificados. Según los estatutos y el código de conducta de VOGO, el acceso a los miembros —tanto compradores como proveedores o expertos en determinados campos— se permite exclusivamente mediante recomendaciones, invitaciones o verificación previa enviadas a la dirección de correo electrónico: romania.partners@vogo.family
Si has tenido experiencias desagradables en el pasado que te han molestado, puedes unirte a la comunidad VOGO. La familia VOGO utiliza la tecnología para identificar, entre la multitud de información disponible, aquellos servicios y productos que ofrecen buena calidad a un precio justo. Atención: ¡VOGO no filtra ni selecciona servicios y productos baratos! Seleccionamos y recomendamos únicamente productos, servicios y proveedores de calidad, validados y verificados por nosotros. Tras la selección automática mediante minería de datos e inteligencia artificial, todos los productos y servicios son verificados manual y directamente por nuestros asesores. La plataforma solo contiene productos y servicios probados, certificados y validados por nuestros asesores según los criterios de calidad de VOGO.
¿Alguna vez has necesitado algo y le has preguntado a un amigo: "¿Conoces a un buen mecánico?" O: "¿Sabes dónde puedo comer algo rico cuando vaya a Cluj?" O has necesitado un medicamento de la farmacia por la noche y has tenido que llamar a un amigo para pedirle: "¿Puedes ir a buscarme un poco de Nurofen, por favor?" O has necesitado comprar algo pero no podías salir porque no podías dejar a Bebe sola en casa y has tenido que llamar a un amigo: "Por favor, ¿puedes ayudarme...?"
El desarrollo urbano y tecnológico tiene como efecto adverso que los amigos, conocidos y vecinos de confianza sean cada vez más escasos y el tiempo libre cada vez menor. La información es cada vez más fragmentada.
La familia VOGO llega con una solución a estos desafíos, ofreciéndote un amigo real (no virtual, no robot) en la persona de un consultor asignado a ti, al que puedes buscar a través de la plataforma en tu área de interés y que te responderá por teléfono, WhatsApp, correo electrónico, etc.
¿Cómo funciona? Vea en el siguiente diagrama cómo combinamos tecnología avanzada con acciones personales para obtener las mejores recomendaciones para los miembros de nuestra comunidad.
Nuestros consultores le ayudarán a tener acceso a:
- Información verificada y catalogada, a la que puedo acceder inmediatamente en la "biblioteca del conocimiento".
—«Lecciones aprendidas»— acceso a información diversa para evitar que tomes decisiones equivocadas; te brindarán toda la información necesaria. Por supuesto, la decisión final es tuya.
- Proveedores de productos y servicios verificados y validados, disponibles en cualquier lugar y a cualquier hora del día o de la noche.
¡Únete a la familia VOGO! Disfruta de la experiencia VOGO. ¡Comparte tus experiencias con tus amigos para ayudarnos mutuamente! Juntos somos mejores.
En la primera etapa, VOGO recopila recomendaciones y reseñas de las principales fuentes de datos (Google, Facebook, TripAdvisor, etc.) junto con conjuntos de datos públicos de organismos oficiales en los ámbitos de la hostelería, el turismo, la automoción, las embajadas y consulados, las autoridades, las aseguradoras, el sector financiero, el judicial-legal, etc.
En la segunda etapa, se lleva a cabo el proceso de clasificación de conjuntos de datos filtrados para identificar patrones y relaciones que permitan resolver las necesidades de la empresa de servicios públicos mediante el análisis de datos. Las técnicas y herramientas de minería de datos ayudan a predecir tendencias futuras y a tomar decisiones basadas en datos sólidos, conformando un sistema de apoyo a la decisión.
La minería de datos es una parte fundamental del análisis de datos y una de las disciplinas centrales de la ciencia de datos, que utiliza técnicas de análisis avanzadas para encontrar información útil en conjuntos de datos. A un nivel más específico, la minería de datos es un paso en el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD), una metodología de ciencia de datos para recopilar, procesar y analizar datos. Si bien a veces se utilizan los términos minería de datos y KDD indistintamente, generalmente se consideran distintas.
El proceso de obtención de recomendaciones depende de la implementación eficiente de la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos. La minería de datos permite describir un conjunto de datos objetivo, predecir resultados, detectar fraudes o problemas de seguridad, obtener más información sobre una base de usuarios o detectar cuellos de botella y dependencias. Además, según las técnicas de minería de datos, la operación se realiza mediante componentes que funcionan de forma automática y semiautomática.
Aunque el número de etapas puede variar dependiendo del nivel de detalle que una organización desee para cada paso, el proceso de minería de datos generalmente se puede dividir en las siguientes cuatro etapas principales, etapas que se ajustan a la arquitectura del sistema VOGO:
1. Recopilación de datos . Identificar y recopilar datos relevantes para una aplicación analítica. Los datos pueden encontrarse en diversos sistemas de origen, en un almacén de datos o en un lago de datos, un repositorio cada vez más común en entornos de big data que contiene una combinación de datos estructurados y no estructurados. También se pueden utilizar fuentes de datos externas. Independientemente de su origen, un científico de datos suele trasladar los datos a un lago de datos para los pasos restantes del proceso.
2. Preparación de datos. Esta etapa incluye una serie de pasos para preparar los datos para su extracción. La preparación de datos comienza con la exploración, el perfilado y el preprocesamiento de los datos, seguidos de la limpieza para corregir errores y otros problemas de calidad, como valores duplicados o faltantes. También se realiza una transformación de datos para lograr la coherencia de los conjuntos de datos, a menos que el científico de datos desee analizar datos brutos sin filtrar para una aplicación específica.
3. Minería de datos. Una vez preparados los datos, un científico de datos selecciona la técnica de minería de datos adecuada e implementa uno o más algoritmos para realizarla. Estas técnicas, por ejemplo, pueden analizar las relaciones entre los datos y detectar patrones, asociaciones y correlaciones. En las aplicaciones de aprendizaje automático, los algoritmos suelen entrenarse con conjuntos de datos de muestra para buscar la información deseada antes de ejecutarse con el conjunto de datos completo.
4. Análisis e interpretación de datos. Los resultados de la minería de datos se utilizan para crear modelos analíticos que pueden impulsar la toma de decisiones y otras acciones empresariales. El científico de datos u otro miembro del equipo de ciencia de datos también debe comunicar los hallazgos a los ejecutivos y usuarios, a menudo mediante la visualización de datos y el uso de técnicas de narración de datos.
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Tipos de técnicas de minería de datos
Se pueden utilizar diferentes técnicas para extraer datos para distintas aplicaciones de ciencia de datos. El reconocimiento de patrones es un caso de uso común en la minería de datos, al igual que la detección de anomalías, que ayuda a identificar valores atípicos en conjuntos de datos. Entre las técnicas populares de minería de datos se incluyen las siguientes:
Minería de reglas de asociación. En minería de datos, las reglas de asociación son sentencias condicionales (si-entonces) que identifican relaciones entre elementos de datos. Para evaluar estas relaciones, se utilizan criterios de soporte y confianza. El soporte mide la frecuencia con la que aparecen los elementos asociados en un conjunto de datos, mientras que la confianza refleja la frecuencia con la que una sentencia condicional es correcta.
Clasificación . Este enfoque asigna elementos de conjuntos de datos a diferentes categorías definidas como parte del proceso de minería de datos. Los árboles de decisión, los clasificadores Naive Bayes, los k-vecinos más cercanos (KNN) y la regresión logística son ejemplos de métodos de clasificación.
Agrupamiento . En este caso, los elementos de datos que comparten ciertas características se agrupan en conjuntos como parte de las aplicaciones de minería de datos. Algunos ejemplos son el agrupamiento k-means, el agrupamiento jerárquico y los modelos gaussianos.
Regresión . Este método encuentra relaciones en conjuntos de datos calculando valores predictivos a partir de un conjunto de variables. La regresión lineal y la regresión multivariante son ejemplos. Los árboles de decisión y otros métodos de clasificación también pueden utilizarse para realizar regresiones.
Análisis de secuencias y rutas . También se pueden extraer datos para buscar patrones en los que un conjunto particular de eventos o valores conduzca a eventos subsiguientes.
Redes neuronales. Una red neuronal es un conjunto de algoritmos que simulan la actividad del cerebro humano, donde los datos se procesan mediante nodos. Las redes neuronales son particularmente útiles en aplicaciones complejas de reconocimiento de patrones que involucran aprendizaje profundo, una rama más avanzada del aprendizaje automático.
Árboles de decisión. Este proceso clasifica o predice resultados potenciales mediante métodos de clasificación o regresión. Se utilizan estructuras arbóreas para representar los resultados potenciales de las decisiones.
Redes neuronales / KNN . Este método de minería de datos clasifica los datos según su proximidad a otros puntos de datos. Partiendo de la premisa de que los puntos de datos cercanos son más similares entre sí que entre sí, KNN se utiliza para predecir las características de los grupos.
Control de peso