À propos de VOGO
Vogo.famille est un concept innovant dans le domaine des technologies de l'information et de la communication pour la production, l'industrie et le commerce - des secteurs tels que, mais sans s'y limiter, le B2B, le B2C, l'HoReCa, les soins personnels et le style de vie. Vogo utilise la technologie pour garantir la qualité et le bien-être des personnes, mais privilégie la communication, les échanges avec de vraies personnes, les communautés et les amis qui font tout leur possible pour vous soutenir et vous aider, et recommande uniquement des produits vérifiés par les membres de notre communauté et provenant exclusivement de fournisseurs agréés. fournisseurs / fabricants vérifiés et certifiés VOGO. Si vous en avez assez d'attendre des minutes au téléphone ou de parler à un robot vocal interactif qui ne fait que vous retarder ou vous décourager, si vous avez eu de mauvaises expériences en commandant des produits qui n'ont pas répondu à vos attentes et qui vous ont déçu — en plus de dépenser de l'argent inutilement = du gaspillage —, vous comprenez ce que nous voulons dire.
Les produits et services VOGO ajoutent de la valeur aux expériences culinaires, à l'hôtellerie et au style de vie en général.
Internet regorge d'informations contradictoires, présentées de manière subjective, d'avis authentiques et d'avis achetés, de publicités directes ou déguisées. Il est difficile pour chacun d'entre nous de rechercher, filtrer et choisir les meilleurs services, rapidement et en toute connaissance de cause. Nous sommes assaillis de marketing et d'informations qui nous mettent dans l'embarras.
La famille VOGO est probablement, le plus grand intégrateur de services et de produits premium vérifiés. Conformément aux statuts et au code de conduite de VOGO, l’accès aux membres — acheteurs, fournisseurs ou experts dans certains domaines — est autorisé exclusivement sur recommandation, invitation ou vérification préalable envoyée à l’adresse électronique suivante : romania.partners@vogo.famille
Si vous avez vécu des expériences désagréables par le passé qui vous ont perturbé, vous pouvez rejoindre la communauté VOGO. La famille VOGO utilise la technologie pour identifier, parmi la multitude d'informations disponibles, les services et produits offrant un bon rapport qualité-prix. Attention : VOGO ne filtre ni ne sélectionne les services et produits bon marché ! Nous sélectionnons et recommandons uniquement des produits, services et fournisseurs de qualité, validés et vérifiés par nos soins. Après une sélection automatique grâce à l'exploration de données et à l'intelligence artificielle, Tous les produits et services sont vérifiés manuellement/directement par nos conseillers. La plateforme ne contient que des produits et services testés par des conseillers, certifiés et validés par eux selon les critères de qualité VOGO.
Vous est-il déjà arrivé d'avoir besoin de quelque chose et de demander à un ami : « Tu connais un bon garagiste ? » Ou : « Sais-tu, si je vais à Cluj, où je peux bien manger ? » Ou encore, vous est-il déjà arrivé d'avoir besoin d'un médicament à la pharmacie en pleine nuit et de devoir… appeler un ami et lui demander : « Peux-tu aller me chercher du Nurofen, s’il te plaît ? » Ou bien tu avais besoin de quelque chose, mais tu ne pouvais pas sortir parce que tu ne pouvais pas laisser Bébé seul à la maison et tu as dû appeler un ami : « S’il te plaît, peux-tu m’aider… ? »
développement urbain et technologique ont pour effet pervers de rendre les amis et les connaissances/voisins de confiance de plus en plus rares. Le temps libre se réduit comme peau de chagrin. L'information est de plus en plus confuse.
La famille VOGO propose une solution à ces défis, en offrant un véritable ami (ni virtuel, ni robot) en la personne d'un consultant qui vous est attribué, que vous pouvez rechercher via la plateforme dans le domaine d'intérêt et qui vous répondra par téléphone, WhatsApp, e-mail, etc.
Comment ça marche ? Le schéma ci-dessous illustre comment nous combinons technologies de pointe et actions personnalisées pour proposer les meilleures recommandations aux membres de notre communauté.
Nos consultants qui vous aideront ont accès à :
- des informations vérifiées et cataloguées, auxquelles je peux accéder immédiatement dans la « bibliothèque de connaissances »
— « Leçons tirées » — accès à de multiples sources d’information pour éviter les erreurs de jugement ; elles vous fourniront toutes les informations nécessaires. Bien entendu, la décision finale vous appartient.
- Fournisseurs de produits et de services vérifiés et validés, disponibles partout et à toute heure du jour ou de la nuit.
Vino in famiglia VOGO! Profitez pleinement de l'expérience VOGO. Contactez vos amis et partagez vos expériences avec nous pour vous entraider ! Ensemble, nous sommes plus forts.
Dans un premier temps, VOGO collecte des recommandations et des avis provenant des principales sources de données (Google, Facebook, Tripadvisor, etc.) ainsi que des ensembles de données publiques provenant d'organismes officiels dans les domaines de l'hôtellerie-restauration, du tourisme, de l'automobile, des ambassades et consulats, des autorités, des assureurs, de la finance, du système judiciaire, etc.
Dans la deuxième étape, le tri des ensembles de données filtrés est effectué afin d'identifier les tendances et les relations susceptibles de répondre aux besoins des services publics grâce à l'analyse des données. Les techniques et outils d'exploration de données permettent à la solution de prédire les tendances futures et de prendre des décisions fondées sur des données fiables – il s'agit d'un système d'aide à la décision.
L'exploration de données est une composante essentielle de l'analyse de données et l'une des disciplines fondamentales de la science des données. Elle utilise des techniques d'analyse avancées pour extraire des informations utiles des ensembles de données. Plus précisément, l'exploration de données constitue une étape du processus de découverte de connaissances dans les bases de données (KDD), une méthodologie de la science des données permettant de collecter, traiter et analyser les données. Bien que les termes « exploration de données » et « KDD » soient parfois utilisés indifféremment, ils sont généralement considérés comme distincts.
Le processus d'extraction de recommandations repose sur la mise en œuvre efficace de la collecte, du stockage et du traitement des données. L'exploration de données permet de décrire un ensemble de données cible, de prédire des résultats, de détecter les fraudes ou les problèmes de sécurité, d'approfondir la connaissance d'une base d'utilisateurs ou encore de déceler les goulots d'étranglement et les dépendances. De plus, conformément aux techniques d'exploration de données, l'opération est réalisée par des composants fonctionnant de manière automatique ou semi-automatique.
Bien que le nombre d'étapes puisse varier en fonction du niveau de détail souhaité par l'organisation pour chaque étape, le processus d'exploration de données peut généralement être divisé en quatre étapes principales, étapes respectées par l'architecture du système VOGO :
1. « Collecte de données »Identifier et collecter les données pertinentes pour une application analytique. Ces données peuvent provenir de divers systèmes sources, d'un entrepôt de données ou d'un lac de données, un référentiel de plus en plus courant dans les environnements Big Data, contenant un mélange de données structurées et non structurées. Des sources de données externes peuvent également être utilisées. Quelle que soit leur origine, les données sont généralement transférées vers un lac de données pour les étapes suivantes du processus.
2. « Préparation des données ». Préparation des données. Cette étape comprend un ensemble de procédures visant à préparer les données en vue de leur extraction. Elle débute par l'exploration, le profilage et le prétraitement des données, suivis d'un nettoyage pour corriger les erreurs et autres problèmes de qualité, tels que les doublons ou les valeurs manquantes. Une transformation des données est également effectuée afin d'assurer la cohérence des ensembles de données, sauf si un data scientist souhaite analyser des données brutes, non filtrées, pour une application spécifique.
3. « Exploration de données ». Une fois les données préparées, un data scientist choisit la technique d'exploration de données appropriée, puis met en œuvre un ou plusieurs algorithmes pour effectuer cette exploration. Ces techniques peuvent, par exemple, analyser les relations entre les données et détecter des tendances, des associations et des corrélations. Dans les applications d'apprentissage automatique, les algorithmes doivent généralement être entraînés sur des ensembles de données d'exemple afin de rechercher les informations souhaitées avant d'être appliqués à l'ensemble des données.
4. « Analyse et interprétation des données ». Analyse et interprétation des données. Les résultats de l'exploration de données servent à créer des modèles analytiques qui contribuent à la prise de décision et à d'autres actions commerciales. Le data scientist, ou tout autre membre de l'équipe de data science, doit également communiquer les résultats aux dirigeants et aux utilisateurs, souvent par le biais de la visualisation des données et de techniques de narration.
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Types de techniques d'exploration de données
Différentes techniques permettent d'extraire des données pour diverses applications en science des données. La reconnaissance de formes est une application courante de l'exploration de données, tout comme la détection d'anomalies, qui permet d'identifier les valeurs aberrantes dans les ensembles de données. Parmi les techniques d'exploration de données les plus répandues, on peut citer :
Extraction de règles d'association. En exploration de données, les règles d'association sont des énoncés « si-alors » qui identifient les relations entre les éléments de données. Les critères de support et de confiance servent à évaluer ces relations. Le support mesure la fréquence d'apparition des éléments associés dans un ensemble de données, tandis que la confiance reflète la fréquence à laquelle un énoncé « si-alors » est correct.
ClassificationCette approche consiste à attribuer des éléments de jeux de données à différentes catégories définies lors du processus d'exploration de données. Les arbres de décision, les classificateurs naïfs bayésiens, la méthode des k plus proches voisins (KNN) et la régression logistique sont des exemples de méthodes de classification.
regroupementDans ce cas, les éléments de données qui partagent certaines caractéristiques sont regroupés en clusters dans le cadre d'applications d'exploration de données. On peut citer comme exemples le clustering k-means, le clustering hiérarchique et les modèles gaussiens.
régresserCette méthode identifie les relations entre les ensembles de données en calculant des valeurs prédites à partir d'un ensemble de variables. La régression linéaire et la régression multivariée en sont des exemples. Les arbres de décision et d'autres méthodes de classification peuvent également être utilisés pour effectuer des régressions.
Analyse de séquences et de cheminsLes données peuvent également être analysées pour rechercher des schémas dans lesquels un ensemble particulier d'événements ou de valeurs conduit à des événements ultérieurs.
Réseaux neuronaux. Un réseau de neurones est un ensemble d'algorithmes qui simulent l'activité du cerveau humain, les données étant traitées par des nœuds. Les réseaux de neurones sont particulièrement utiles pour les applications complexes de reconnaissance de formes faisant appel à l'apprentissage profond, une branche plus avancée de l'apprentissage automatique.
Arbres de décision. Ce processus classe ou prédit les résultats potentiels à l'aide de méthodes de classification ou de régression. Des structures arborescentes sont utilisées pour représenter les résultats de décision potentiels.
Réseaux de neurones / KNNCette méthode d'exploration de données classe les données en fonction de leur proximité avec d'autres points de données. Partant du principe que les points de données proches sont plus similaires entre eux qu'avec d'autres points de données, l'algorithme KNN est utilisé pour prédire les caractéristiques du groupe.
Contrôle du poids
