Обзор

В компании Nambres мы стремимся к сбору и обработке данных с максимальной точностью и честностью. Наш подход включает как автоматические, так и полуавтоматические фильтры, разработанные для минимизации шума и обеспечения надежности предоставляемых данных.

Сбор Данных

Компания Nambres полностью полагается на данные, собранные с помощью краудсорсинга, чтобы получить инсайты от пользователей из разных регионов, применяя современные методы для обеспечения их актуальности и представительности.

Фильтрация Спама и Ложных Ответов

Для поддержания качества наших данных Nambres использует комбинацию автоматических и полуавтоматических фильтров. Эти фильтры помогают нам эффективно идентифицировать и удалять спам и ложные ответы.

Автоматические Фильтры

Наши автоматические фильтры используют сложное сочетание алгоритмов для оценки поведения пользователей и предыдущих данных, специфичных для каждого города и страны. Такой подход помогает нам определить вероятность того, что определенные данные являются спамом. Эффективность этих фильтров улучшается по мере обработки большего объема данных.

Продвинутые Методы Фильтрации

Мы применяем несколько продвинутых методов фильтрации для обеспечения объективности и точности данных:

• Устранение Предвзятости: Один из фильтров переоценивает ранее отклоненные данные, восстанавливая их, если они кажутся статистически значимыми. Этот процесс помогает снижать предвзятость в наших алгоритмах.
• Идентификация Нерегулярных Данных: Другой алгоритм анализирует данные, классифицированные как спам. Если в городе наблюдается большое количество классификаций как спам с минимальным отклонением от пользователей, не относящихся к спаму, фильтр может скорректировать классификацию для обеспечения точности.

Хотя наша технология фильтрации и алгоритмизации достаточно сложна и надежна, эти методы не могут гарантировать полную объективность данных.

Архивирование и Использование Данных

Компания Nambres архивирует исторические данные для справки и анализа. В отсутствие свежих данных мы можем использовать информацию, возраст которой не превышает 24 месяца, при условии, что индикаторы инфляции подтверждают ее актуальность.

Отзывы Пользователей

Мы ценим отзывы пользователей, так как они играют важную роль в улучшении наших методов сбора и обработки данных. Ваше мнение помогает нам повысить качество и точность предоставляемых данных.