Dataindsamling og -behandlingsmetoder

Oversigt

Hos Nambres er vi forpligtede til at indsamle og behandle undersøgelsesdata med de højeste standarder for nøjagtighed og integritet. Vores tilgang inkluderer både automatiske og semi-automatiske filtre, der er designet til at minimere støj og sikre pålideligheden af de data, vi leverer.

Dataindsamling

Nambres er udelukkende afhængig af crowdsourcet data til at indsamle indsigt fra brugere på tværs af forskellige regioner. Vi anvender avancerede teknikker for at sikre, at disse data er både relevante og repræsentative.

Spam- og falsk svarfiltrering

For at opretholde kvaliteten af vores data anvender Nambres en kombination af automatiske og semi-automatiske filtre. Disse filtre hjælper os med effektivt at identificere og eliminere spam og falske svar.

Automatiske filtre

Vore automatiske filtre anvender en sofistikeret blanding af algoritmer til at vurdere brugeradfærd og tidligere data specifikke for hver by og land. Denne tilgang hjælper os med at bestemme sandsynligheden for, at visse input er spam. Effektiviteten af disse filtre forbedres, når der behandles flere data.

Avancerede filtreringsteknikker

Vi implementerer flere avancerede filtreringsteknikker for at sikre datobjektivitet og nøjagtighed:

• Bias-eliminering: Et filter genvurderer tidligere forkastede data og reintegrerer dem, hvis de viser sig at være statistisk relevante. Denne proces hjælper med at reducere bias i vores algoritmer.
• Identifikation af uregelmæssige data: En anden algoritme undersøger data klassificeret som spam. Hvis et element i en by viser et højt antal spam-klassifikationer med minimal afvigelse fra ikke-spam-brugere, kan filteret korrigere klassifikationen for at sikre nøjagtighed.

Selvom vores filtrerings- og algoritmeringsteknologi er meget sofistikeret og pålidelig, kan disse metoder ikke garantere fuldstændig objektivitet af dataene.

Dataarkivering og anvendelse

Nambres arkiverer historiske data til reference og analyse. I fravær af friske data kan vi bruge information op til 24 måneder gamle, forudsat at inflationsindikatorer tyder på, at de stadig er relevante.

Brugerfeedback

Vi værdsætter brugerfeedback, da det spiller en vigtig rolle i forbedringen af vores metoder til dataindsamling og -behandling. Din feedback hjælper os med at forbedre kvaliteten og nøjagtigheden af de data, vi leverer.