За нас

За VOGO

Vogo.family е иновативна концепция в IT&C за производство, индустрия и търговия - области като, но не само, B2B, B2C, HoReCa, лична хигиена и начин на живот. Vogo използва технологии, за да гарантира качество и „благополучие“ за хората, но набляга на комуникацията, дискусиите с реални хора, общности и приятели, които правят всичко възможно, за да ви подкрепят и помогнат, да препоръчва само продукти, проверени от членовете на нашата общност и само от проверени и сертифицирани VOGO доставчици / производители . Ако сте уморени да чакате с минути по телефона или да говорите с IVR робот, който само ви отлага или ви поставя на място, ако сте имали неприятни преживявания при поръчка на продукти, които не отговарят на очакванията ви и са ви причинили разочарование - това в допълнение към ненужното харчене на пари = разхищение - разбирате какво имаме предвид.

Продуктите и услугите на VOGO добавят стойност към кулинарните преживявания, гостоприемството и начина на живот като цяло.

Интернет е пълен с противоречива информация, субективно представена, реални отзиви и купени отзиви, директни реклами или прикрити реклами. За всеки от нас е сложно да търси, филтрира и избира най-добрите услуги, бързо и с познания за фактите. Атакувани сме от маркетинг и информация, които ни поставят в затруднено положение.

VOGO Family е може би най-големият интегратор на проверени първокласни услуги и продукти. Съгласно устава и кодекса за поведение на VOGO, достъпът до членовете – както купувачи, така и доставчици или експерти в определени области – е разрешен единствено въз основа на препоръки, покани или предварителна проверка, изпратени на имейл адрес: romania.partners@vogo.family

Ако в миналото сте имали неприятни преживявания, които са ви притеснявали, тогава можете да се присъедините към общността на VOGO. Семейството на VOGO използва технологии, за да идентифицира, в множеството налична информация, онези услуги и продукти, които предлагат добро качество на справедлива цена. Внимание: VOGO не филтрира и не подбира евтини услуги и продукти! Ние избираме и препоръчваме само качествени продукти, услуги и доставчици - валидирани и проверени от нас. След автоматичен подбор чрез извличане на данни и изкуствен интелект, всички продукти и услуги се проверяват ръчно/директно от нашите консултанти. Платформата съдържа само продукти и услуги, тествани от консултанти, сертифицирани и валидирани от тях съгласно критериите за качество на VOGO.

Случвало ли ви се е да имате нужда от нещо и да попитате приятел: „Познаваш ли добър механик?“ Или: „Знаеш ли къде мога да хапна нещо вкусно, когато отида в Клуж?“ Или пък ви е трябвало лекарство от аптеката през нощта и сте се наложило да се обадите на приятел, за да попитате: „Можеш ли да отидеш там, за да ми купиш Нурофен?“ Или пък ви е трябвало да вземете нещо, но не сте могли да излезете, защото не сте могли да оставите Бебе сама вкъщи и сте се наложило да се обадите на приятел: „Моля те, можеш ли да ми помогнеш...?“

Градското и технологично развитие имат неблагоприятния ефект, че приятелите и познатите / доверените съседи са все по-редки , а свободното време е все по-малко. Информацията е все по-смесена.

Семейството VOGO предлага решение на тези предизвикателства, предлагайки истински приятел (не виртуален, не робот) в лицето на консултант, назначен за вас, когото можете да търсите чрез платформата в областта на интересите ви и който ще ви отговаря по телефон, WhatsApp, имейл и др.

Как работи? Вижте на диаграмата по-долу как комбинираме съвременни технологии с лични действия, за да получим най-добрите препоръки за членовете на нашата общност.

Нашите консултанти, които ще ви помогнат да получите достъп до:
- проверена и каталогизирана информация, до която мога веднага да получа достъп в „библиотеката на знанията“
- „извлечени поуки“ - достъп до множество данни, така че те да ви предпазят от грешен избор; ще ви дадат цялата необходима информация. Разбира се, решението е ваше.
- проверени, валидирани доставчици на продукти и услуги, достъпни на всяко място и по всяко време на денонощието.

Присъединете се към семейството на VOGO! Насладете се на VOGO преживяването. Свържете се с приятелите си и споделете преживяванията си с нас, за да си помагаме взаимно! Заедно сме по-добри.

На първия етап VOGO събира препоръки и отзиви от основните източници на данни (Google, Facebook, Tripadvisor и др.), заедно с публични набори от данни от официални органи в областта на хотелиерството, туризма, автомобилостроенето, посолствата и консулствата, властите, застрахователите, финансите, съдебната система и др.

На етап 2 се извършва процесът на сортиране на филтрирани набори от данни, за да се идентифицират модели и взаимовръзки, които могат да помогнат за решаването на изискванията за комунални услуги чрез анализ на данни. Техниките и инструментите за извличане на данни помагат на решението да предсказва бъдещи тенденции и да взема решения въз основа на солидни данни - система за подпомагане на вземането на решения.

Извличането на данни е ключова част от анализа на данни и една от основните дисциплини в науката за данните, която използва усъвършенствани техники за анализ, за да намира полезна информация в масиви от данни. На по-детайлно ниво, извличането на данни е стъпка в процеса на откриване на знания в бази данни (KDD), методология в науката за данните за събиране, обработка и анализ на данни. Извличането на данни и KDD понякога се наричат взаимозаменяемо, но по-често се разглеждат като различни понятия.

Процесът на извличане на препоръки разчита на ефективното прилагане на събиране, съхранение и обработка на данни. Извличането на данни може да се използва за описание на целеви набор от данни, прогнозиране на резултати, откриване на измами или проблеми със сигурността, научаване на повече за потребителска база или откриване на пречки и зависимости. Също така, в съответствие с техниките за „извличане на данни“ - операцията се извършва от компоненти, които работят както автоматично, така и полуавтоматично.

Въпреки че броят на етапите може да варира в зависимост от това колко подробна иска организацията да бъде всяка стъпка, процесът на извличане на данни може да бъде разделен на следните четири основни етапа - етапи, спазвани от архитектурата на системата VOGO:

1. „Събиране на данни“ . Идентифициране и събиране на подходящи данни за аналитично приложение. Данните могат да бъдат разположени в различни изходни системи, в хранилище за данни или в езеро с данни – все по-често срещано хранилище в среди с големи данни, което съдържа комбинация от структурирани и неструктурирани данни. Могат да се използват и външни източници на данни. Откъдето и да идват данните, специалистът по данни често ги премества в езеро с данни за оставащите стъпки в процеса.

2. „Подготовка на данни“. Подготовка на данни. Този етап включва набор от стъпки за подготовка на данните за извличане. Подготовката на данните започва с проучване на данни, профилиране и предварителна обработка, последвано от почистване на данните за отстраняване на грешки и други проблеми с качеството на данните, като например дублирани или липсващи стойности. Трансформацията на данните се извършва и за осигуряване на съгласуваност на наборите от данни, освен ако специалистът по данни не иска да анализира сурови, нефилтрирани данни за конкретно приложение.

3. „Извличане на данни“. След като данните са подготвени, специалистът по данни избира подходяща техника за извличане на данни и след това внедрява един или повече алгоритми за извършване на извличането. Тези техники, например, могат да анализират връзките между данните и да откриват модели, асоциации и корелации. В приложенията за машинно обучение алгоритмите обикновено трябва да бъдат обучени върху примерни набори от данни, за да търсят търсената информация, преди да бъдат изпълнени върху пълния набор от данни.

4. „Анализ и интерпретация на данни“. Анализ и интерпретация на данни. Резултатите от извличането на данни се използват за създаване на аналитични модели, които могат да помогнат за вземането на решения и други бизнес действия. Специалистът по данни или друг член на екип по данни трябва също да съобщи констатациите на бизнес ръководители и потребители, често чрез визуализация на данни и използване на техники за разказване на истории от данни.

Прочетете повече тук

Видове техники за извличане на данни
Различни техники могат да се използват за извличане на данни за различни приложения в областта на науката за данни. Разпознаването на образи е често срещан случай на употреба за извличане на данни, както и откриването на аномалии, което помага за идентифициране на отклонения в наборите от данни. Популярните техники за извличане на данни включват следните видове:

Извличане на правила за асоцииране. В извличането на данни правилата за асоцииране са ако-тогава оператори, които идентифицират връзки между елементи от данните. Критериите за подкрепа и доверие се използват за оценка на връзките. Поддръжката измерва колко често се срещат свързани елементи в набор от данни, докато доверието отразява колко често ако-то оператор е правилен.

Класификация . Този подход присвоява елементи в наборите от данни на различни категории, дефинирани като част от процеса на извличане на данни. Дървета на решенията, наивни байесовски класификатори, k-най-близки съседи (KNN) и логистична регресия са примери за методи за класификация.

Клъстериране . В този случай, елементите от данни, които споделят определени характеристики, се групират в групи като част от приложенията за извличане на данни. Примерите включват клъстериране по k-средни стойности, йерархично клъстериране и Гаусови модели.

Регресия . Този метод намира връзки в набори от данни, като изчислява прогнозирани стойности на данните въз основа на набор от променливи. Линейна регресия и многовариантна регресия са примери. Дървета на решенията и други методи за класификация също могат да се използват за извършване на регресии.

Анализ на последователността и пътя . Данните могат да бъдат извличани и за търсене на модели, при които определен набор от събития или стойности водят до последващи събития.

Невронни мрежи. Невронната мрежа е набор от алгоритми, които симулират дейността на човешкия мозък, където данните се обработват с помощта на възли. Невронните мрежи са особено полезни в приложения за разпознаване на сложни образи, включващи дълбоко обучение, по-напреднал клон на машинното обучение.

Дървета на решенията. Този процес класифицира или прогнозира потенциални резултати, използвайки методи за класификация или регресия. Дървовидните структури се използват за представяне на потенциалните резултати от решенията.

Невронни мрежи / KNN . Този метод за извличане на данни класифицира данните въз основа на тяхната близост до други точки от данни. Ако приемем, че близките точки от данни са по-сходни една с друга от другите точки от данни, KNN се използва за прогнозиране на характеристиките на групата.