Acerca de VOGO

Familia Vogo Es un concepto innovador en los sectores de hostelería, cuidado personal y estilo de vida. vogó Utiliza la tecnología para garantizar la calidad y el bienestar de las personas, pero prioriza la comunicación, las conversaciones con personas reales, comunidades y amigos que hacen todo lo posible por apoyarte y ayudarte, y recomienda únicamente productos verificados por los miembros de nuestra comunidad y solo de [nombre de la empresa/sitio web]. proveedores / fabricantes verificados y certificados VOGO. Si estás cansado de esperar minutos al teléfono o de hablar con un robot IVR que solo te retrasa o te desanima, si has tenido experiencias desagradables al pedir productos que no cumplieron con tus expectativas y que te dejaron decepcionado, 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.

La familia VOGO 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 en base a recomendaciones, invitaciones o verificación previa enviada a la dirección de correo electrónico: rumania.partners@vogo.family

Si has tenido malas experiencias en el pasado que te han molestado, puedes unirte a la comunidad VOGO. La familia VOGO utiliza 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 ni 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 revisados ​​manualmente / directamente por nuestros asesores. La plataforma solo contiene productos y servicios probados por asesores, certificados y validados por ellos según los criterios de calidad de VOGO.

¿Alguna vez has necesitado algo y le has preguntado a un amigo: "¿Conoces un buen mecánico?" O: "¿Sabes dónde puedo comer bien cuando vaya a Cluj?" ¿O has necesitado una medicina de la farmacia por la noche y has tenido que...? llamar a un amigo y preguntarle: "¿Puedes ir allí y traerme un Nurofen, por favor?" O necesitabas algo pero no podías salir porque no podías dejar a Bebe sola en casa y tuviste que llamar a una amiga: "Por favor, ¿me puedes ayudar...?"

desarrollo urbano y tecnológico tienen el efecto adverso de que los amigos y conocidos/vecinos de confianza son cada vez más escasos. y el tiempo libre es cada vez menor. La información está cada vez más fragmentada.

La familia VOGO ofrece una solución a estos desafíos, brindando un verdadero amigo. (no virtual, no robot) en la persona de un consultor asignado a usted, a quien puede buscar a través de la plataforma en el área de interés y que le 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.

Vino en familia VOGO! ¡Disfruta de la experiencia VOGO! ¡Comunícate con tus amigos y comparte tus experiencias con nosotros 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 los datos relevantes para una aplicación de análisis. Los datos pueden estar ubicados en diversos sistemas fuente, en un almacén de datos o en un lago de datos, un repositorio cada vez más común en entornos de macrodatos 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". 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 de datos para corregir errores y otros problemas de calidad, como valores duplicados o faltantes. También se realiza una transformación de datos para homogeneizar los conjuntos de datos, a menos que el científico de datos desee analizar datos sin procesar, sin filtrar, para una aplicación específica.

3. "Minería de datos". Una vez preparados los datos, el científico de datos elige la técnica de minería de datos adecuada e implementa uno o más algoritmos para realizar el análisis. 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 necesaria antes de aplicarlos al conjunto de datos completo.

4. "Análisis e interpretación de datos". Análisis e interpretación de datos. Los resultados de la minería de datos se utilizan para crear modelos analíticos que facilitan la toma de decisiones y otras acciones empresariales. El científico de datos u otro miembro del equipo debe comunicar los hallazgos a los directivos y usuarios, a menudo mediante la visualización de datos y técnicas de narración visual.

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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 enunciados condicionales (si-entonces) que identifican relaciones entre elementos de datos. Se utilizan criterios de soporte y confianza para evaluar estas relaciones. 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 un enunciado condicional es correcto.

ClasificaciónEste 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, el algoritmo de los k vecinos más cercanos (KNN) y la regresión logística son ejemplos de métodos de clasificación.

ClusteringEn este caso, los elementos de datos que comparten ciertas características se agrupan en clústeres como parte de las aplicaciones de minería de datos. Algunos ejemplos son la agrupación k-means, la agrupación jerárquica y los modelos gaussianos.

regresoEste método encuentra relaciones en conjuntos de datos calculando valores de datos predichos a partir de un conjunto de variables. La regresión lineal y la regresión multivariante son ejemplos de ello. Los árboles de decisión y otros métodos de clasificación también se pueden utilizar para realizar regresiones.

Análisis de secuencias y rutasLos datos también pueden analizarse para buscar patrones en los que un conjunto particular de eventos o valores conduzca a eventos posteriores.

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 especialmente 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 utilizando métodos de clasificación o regresión. Se utilizan estructuras arbóreas para representar los posibles resultados de las decisiones.

Redes neuronales / KNNEste 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 con otros puntos de datos, se utiliza KNN para predecir las características del grupo.