Über VOGO
Vogo.family ist ein innovatives Konzept im Bereich IT&C für Produktion, Industrie und Handel – Bereiche wie beispielsweise, aber nicht beschränkt auf B2B, B2C, HoReCa, Körperpflege und Lifestyle. Vogo Wir nutzen Technologie, um Qualität und Wohlbefinden für die Menschen zu gewährleisten, legen aber Wert auf Kommunikation, Gespräche mit echten Menschen, Gemeinschaften und Freunden, die alles tun, um dich zu unterstützen und dir zu helfen. Wir empfehlen ausschließlich Produkte, die von unseren Community-Mitgliedern geprüft wurden und nur von uns stammen. Anbieter / geprüfte und zertifizierte Hersteller VOGO. Wenn Sie es satt haben, minutenlang am Telefon zu warten oder mit einem IVR-Roboter zu sprechen, der Sie nur aufhält oder abschreckt, wenn Sie unangenehme Erfahrungen mit der Bestellung von Produkten gemacht haben, die Ihre Erwartungen nicht erfüllten und Sie enttäuscht zurückließen – ganz abgesehen davon, dass Sie unnötig Geld ausgaben = Verschwendung – dann verstehen Sie, was wir meinen.
Die Produkte und Dienstleistungen von VOGO werten kulinarische Erlebnisse, das Gastgewerbe und den Lebensstil im Allgemeinen auf.
Das Internet ist voll von widersprüchlichen Informationen, subjektiv präsentierten, echten und gekauften Bewertungen, direkter und versteckter Werbung. Es ist schwierig, schnell und fundiert die besten Angebote zu finden, zu filtern und auszuwählen. Wir werden von Marketing und Informationen überflutet, was uns überfordert.
Die VOGO-Familie ist wahrscheinlich, der größte Integrator von geprüften Premium-Dienstleistungen und -Produkten. Gemäß der Satzung und dem Verhaltenskodex von VOGO ist der Zugang zu Mitgliedern – sowohl Käufern als auch Lieferanten oder Experten in bestimmten Bereichen – ausschließlich auf der Grundlage von Empfehlungen, Einladungen oder vorheriger Überprüfung an die angegebene E-Mail-Adresse gestattet: romania.partners@vogo.family
Wenn Sie in der Vergangenheit unangenehme Erfahrungen gemacht haben, die Sie belasten, können Sie der VOGO-Community beitreten. Die VOGO-Familie nutzt Technologie, um in der Fülle verfügbarer Informationen jene Dienstleistungen und Produkte zu identifizieren, die gute Qualität zu einem fairen Preis bieten. Wichtig: VOGO filtert oder wählt keine Billigprodukte und -dienstleistungen aus! Wir wählen und empfehlen ausschließlich von uns geprüfte und verifizierte Qualitätsprodukte, -dienstleistungen und -anbieter. Die Auswahl erfolgt automatisch durch Data Mining und KI. Alle Produkte und Dienstleistungen werden manuell/direkt von unseren Beratern geprüft. Die Plattform enthält ausschließlich Produkte und Dienstleistungen, die von Beratern geprüft, zertifiziert und gemäß den VOGO-Qualitätskriterien validiert wurden.
Haben Sie jemals etwas gebraucht und einen Freund gefragt: „Kennst du einen guten Mechaniker?“ Oder: „Weißt du, wo ich in Cluj gut essen kann?“ Oder brauchten Sie nachts dringend Medikamente aus der Apotheke und mussten… einen Freund anrufen und ihn/sie fragen: "Kannst du bitte rübergehen und mir Nurofen holen?" Oder du musstest etwas besorgen, konntest aber nicht rausgehen, weil du Bebe nicht allein zu Hause lassen konntest und musstest eine Freundin anrufen: "Bitte, kannst du mir helfen...?"
Stadt- und Technologieentwicklung haben den negativen Effekt, dass vertraute Freunde und Bekannte/Nachbarn immer seltener werden. Und die Freizeit wird immer knapper. Die Informationen werden immer uneinheitlicher.
Die VOGO-Familie bietet eine Lösung für diese Herausforderungen und stellt einen echten Freund zur Verfügung. (nicht virtuell, kein Roboter) in der Person eines Ihnen zugewiesenen Beraters, den Sie über die Plattform in Ihrem Interessengebiet suchen können und der Ihnen per Telefon, WhatsApp, E-Mail usw. antworten wird.
Wie funktioniert das? Im folgenden Diagramm sehen Sie, wie wir fortschrittliche Technologie mit persönlichen Aktionen kombinieren, um die besten Empfehlungen für unsere Community-Mitglieder zu erhalten.
Unsere Berater, die Ihnen dabei helfen, Zugang zu erhalten:
- geprüfte und katalogisierte Informationen, auf die ich in der "Wissensbibliothek" sofort zugreifen kann
Die gewonnenen Erkenntnisse – der Zugang zu vielfältigen Informationen – helfen Ihnen, Fehlentscheidungen zu vermeiden und liefern Ihnen alle notwendigen Informationen. Die Entscheidung liegt natürlich bei Ihnen.
- geprüfte und validierte Produkt- und Dienstleistungsanbieter, die an jedem Ort und zu jeder Tages- und Nachtzeit verfügbar sind.
Vino in famiglia VOGO! Genieße das VOGO-Erlebnis. Sprich mit deinen Freunden und teile deine Erfahrungen mit uns, um euch gegenseitig zu helfen! Gemeinsam sind wir stärker.
In der ersten Phase sammelt VOGO Empfehlungen und Bewertungen aus den wichtigsten Datenquellen (Google, Facebook, Tripadvisor usw.) sowie öffentliche Datensätze von offiziellen Stellen aus den Bereichen Gastronomie, Tourismus, Automobil, Botschaften und Konsulate, Behörden, Versicherer, Finanzen, Justiz usw.
In Phase 2 werden die gefilterten Datensätze analysiert, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die zur Erfüllung der Anforderungen an die Versorgungsunternehmen beitragen. Data-Mining-Techniken und -Tools helfen dabei, zukünftige Trends vorherzusagen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen – ein Entscheidungsunterstützungssystem.
Data Mining ist ein zentraler Bestandteil der Datenanalyse und eine der Kerndisziplinen der Data Science. Dabei werden fortgeschrittene Analyseverfahren eingesetzt, um in Datensätzen nützliche Informationen zu gewinnen. Genauer betrachtet ist Data Mining ein Schritt im Prozess der Wissensentdeckung in Datenbanken (Knowledge Discovery in Databases, KDD), einer Data-Science-Methodik zur Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten. Data Mining und KDD werden zwar mitunter synonym verwendet, gelten aber gemeinhin als unterschiedliche Verfahren.
Die Gewinnung von Empfehlungen basiert auf der effizienten Implementierung von Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung. Data-Mining kann genutzt werden, um einen Zieldatensatz zu beschreiben, Ergebnisse vorherzusagen, Betrug oder Sicherheitslücken aufzudecken, mehr über eine Nutzerbasis zu erfahren oder Engpässe und Abhängigkeiten zu identifizieren. Gemäß den Data-Mining-Techniken erfolgt dieser Vorgang durch Komponenten, die sowohl vollautomatisch als auch halbautomatisch arbeiten.
Auch wenn die Anzahl der Phasen je nach gewünschter Granularität der einzelnen Schritte durch eine Organisation variieren kann, lässt sich der Data-Mining-Prozess im Allgemeinen in die folgenden vier Hauptphasen unterteilen – Phasen, die auch in der VOGO-Systemarchitektur eingehalten werden:
1. "Datenerfassung"Identifizieren und sammeln Sie relevante Daten für eine Analyseanwendung. Die Daten können sich in verschiedenen Quellsystemen, in einem Data Warehouse oder in einem Data Lake befinden – einem in Big-Data-Umgebungen immer häufiger anzutreffenden Repository, das strukturierte und unstrukturierte Daten enthält. Auch externe Datenquellen können genutzt werden. Unabhängig von der Herkunft der Daten überträgt ein Data Scientist diese häufig in einen Data Lake, um die weiteren Verarbeitungsschritte durchzuführen.
2. „Datenaufbereitung“. Datenaufbereitung. Diese Phase umfasst mehrere Schritte zur Vorbereitung der Daten für die Extraktion. Die Datenaufbereitung beginnt mit der Datenexploration, dem Profiling und der Vorverarbeitung, gefolgt von der Datenbereinigung zur Behebung von Fehlern und anderen Datenqualitätsproblemen wie Duplikaten oder fehlenden Werten. Zudem werden die Daten transformiert, um die Datensätze konsistent zu machen, es sei denn, ein Data Scientist möchte Rohdaten ohne Filter für eine spezifische Anwendung analysieren.
3. „Data Mining“. Sobald die Daten aufbereitet sind, wählt ein Data Scientist die geeignete Data-Mining-Technik aus und implementiert anschließend einen oder mehrere Algorithmen für die Datenanalyse. Diese Techniken analysieren beispielsweise Datenbeziehungen und erkennen Muster, Zusammenhänge und Korrelationen. In Anwendungen des maschinellen Lernens müssen Algorithmen typischerweise anhand von Beispieldatensätzen trainiert werden, um die gesuchten Informationen zu finden, bevor sie auf den vollständigen Datensatz angewendet werden.
4. „Datenanalyse und -interpretation“. Datenanalyse und -interpretation. Die Ergebnisse des Data-Mining dienen der Erstellung analytischer Modelle, die als Grundlage für Entscheidungen und andere Geschäftsmaßnahmen dienen. Der Data Scientist oder ein anderes Mitglied des Data-Science-Teams muss die Ergebnisse zudem Führungskräften und Anwendern vermitteln, häufig mithilfe von Datenvisualisierung und Storytelling-Techniken.
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Arten von Data-Mining-Techniken
Für verschiedene Anwendungen im Bereich Data Science können unterschiedliche Techniken zur Datenextraktion eingesetzt werden. Mustererkennung ist ein häufiger Anwendungsfall für Data Mining, ebenso wie die Anomalieerkennung, die dabei hilft, Ausreißer in Datensätzen zu identifizieren. Zu den gängigen Data-Mining-Techniken gehören die folgenden Typen:
Assoziationsregelanalyse. Im Data-Mining sind Assoziationsregeln Wenn-Dann-Aussagen, die Beziehungen zwischen Datenelementen identifizieren. Support- und Konfidenzkriterien dienen der Bewertung dieser Beziehungen. Der Support misst, wie häufig assoziierte Elemente in einem Datensatz vorkommen, während die Konfidenz angibt, wie oft eine Wenn-Dann-Aussage korrekt ist.
EinstufungDieser Ansatz ordnet Elemente in Datensätzen verschiedenen Kategorien zu, die im Rahmen des Data-Mining-Prozesses definiert werden. Entscheidungsbäume, Naive-Bayes-Klassifikatoren, k-nächste Nachbarn (KNN) und logistische Regression sind Beispiele für Klassifikationsmethoden.
ClusteringIn diesem Fall werden Datenelemente mit bestimmten gemeinsamen Merkmalen im Rahmen von Data-Mining-Anwendungen zu Clustern zusammengefasst. Beispiele hierfür sind K-Means-Clustering, hierarchisches Clustering und Gaußsche Modelle.
RegressDiese Methode findet Zusammenhänge in Datensätzen, indem sie auf Basis einer Reihe von Variablen vorhergesagte Datenwerte berechnet. Lineare und multivariate Regression sind Beispiele dafür. Auch Entscheidungsbäume und andere Klassifikationsmethoden können für Regressionen verwendet werden.
Sequenz- und PfadanalyseDaten können auch analysiert werden, um Muster zu erkennen, bei denen eine bestimmte Reihe von Ereignissen oder Werten zu nachfolgenden Ereignissen führt.
Neuronale Netze. Ein neuronales Netzwerk ist eine Sammlung von Algorithmen, die die Aktivität des menschlichen Gehirns simulieren, wobei Daten mithilfe von Knoten verarbeitet werden. Neuronale Netzwerke sind besonders nützlich für komplexe Mustererkennungsanwendungen, die Deep Learning, einen fortgeschritteneren Zweig des maschinellen Lernens, nutzen.
Entscheidungsbäume. Dieser Prozess klassifiziert oder prognostiziert potenzielle Ergebnisse mithilfe von Klassifikations- oder Regressionsmethoden. Baumartige Strukturen werden verwendet, um potenzielle Entscheidungsergebnisse darzustellen.
Neuronale Netze / KNNDiese Data-Mining-Methode klassifiziert Daten anhand ihrer Nähe zu anderen Datenpunkten. Unter der Annahme, dass nahe beieinander liegende Datenpunkte einander ähnlicher sind als anderen Datenpunkten, wird KNN verwendet, um die Merkmale der Gruppe vorherzusagen.
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