Översikt

På Nambres är vi engagerade i att samla in och bearbeta enkätdata med de högsta standarderna för noggrannhet och integritet. Vårt tillvägagångssätt inkluderar både automatiska och semi-automatiska filter som är utformade för att minimera störningar och säkerställa tillförlitligheten hos den data vi tillhandahåller.

Data Insamling

Nambres förlitar sig helt på crowdsourcad data för att samla insikter från användare över olika regioner och använder avancerade tekniker för att säkerställa att denna data är både relevant och representativ.

Spam och Falska Svar Filtrering

För att upprätthålla datakvaliteten använder Nambres en kombination av automatiska och semi-automatiska filter. Dessa filter hjälper oss att identifiera och eliminera spam och falska svar på ett effektivt sätt.

Automatiska Filter

Våra automatiska filter använder en sofistikerad blandning av algoritmer för att bedöma användarbeteende och tidigare data specifik för varje stad och land. Detta tillvägagångssätt hjälper oss att avgöra sannolikheten för att vissa inmatningar är spam. Effektiviteten hos dessa filter förbättras när mer data bearbetas.

Avancerade Filtreringstekniker

Vi implementerar flera avancerade filtreringstekniker för att säkerställa datans objektivitet och noggrannhet:

• Bias Eliminering: Ett filter omvärderar tidigare borttagen data och återintegrerar den om den verkar statistiskt relevant. Denna process hjälper till att minska bias i våra algoritmer.
• Identifiering av Oregelbunden Data: En annan algoritm granskar data som klassificerats som spam. Om en post i en stad visar ett högt antal spamklassificeringar med minimal avvikelse från icke-spam användare kan filtret korrigera klassificeringen för att säkerställa noggrannhet.

Även om vår filtrerings- och algoritmiseringsteknik är ganska sofistikerad och pålitlig, kan dessa metoder inte garantera fullständig objektivitet i datan.

Data Arkivering och Användning

Nambres arkiverar historisk data för referens och analys. Vid brist på färsk data kan vi använda information som är upp till 24 månader gammal, förutsatt att inflationsindikatorer tyder på att den fortfarande är relevant.

Användarfeedback

Vi värderar användarfeedback då den spelar en viktig roll i att förfina våra metoder för datainsamling och bearbetning. Din input hjälper oss att förbättra kvaliteten och noggrannheten på den data vi tillhandahåller.