Visión General

En Nambres, estamos comprometidos con la recolección y procesamiento de datos de encuestas con los más altos estándares de precisión e integridad. Nuestro enfoque incluye filtros automáticos y semi-automáticos diseñados para minimizar el ruido y garantizar la fiabilidad de los datos que proporcionamos.

Recolección de Datos

Nambres se basa exclusivamente en datos obtenidos a través de crowdsourcing para obtener información de usuarios en diversas regiones, utilizando técnicas avanzadas para asegurar que estos datos sean tanto relevantes como representativos.

Filtrado de Spam y Respuestas Falsas

Para mantener la calidad de nuestros datos, Nambres emplea una combinación de filtros automáticos y semi-automáticos. Estos filtros nos ayudan a identificar y eliminar efectivamente el spam y las respuestas falsas.

Filtros Automáticos

Nuestros filtros automáticos utilizan una combinación sofisticada de algoritmos para evaluar el comportamiento del usuario y los datos previos específicos de cada ciudad y país. Este enfoque nos ayuda a determinar la probabilidad de que ciertas entradas sean spam. La eficacia de estos filtros mejora a medida que se procesan más datos.

Técnicas Avanzadas de Filtrado

Implementamos varias técnicas avanzadas de filtrado para asegurar la objetividad y precisión de los datos:

• Eliminación de Sesgos: Un filtro reevalúa datos previamente descartados y los reintegra si parecen estadísticamente relevantes. Este proceso ayuda a reducir los sesgos en nuestros algoritmos.
• Identificación de Datos Irregulares: Otro algoritmo examina datos clasificados como spam. Si un ítem en una ciudad muestra un alto número de clasificaciones de spam con mínimas desviaciones respecto a usuarios no spam, el filtro puede corregir la clasificación para asegurar la precisión.

Aunque nuestra tecnología de filtrado y algoritmos es bastante sofisticada y confiable, estos métodos no pueden garantizar una objetividad total de los datos.

Archivado y Uso de Datos

Nambres archiva datos históricos para referencia y análisis. En ausencia de datos frescos, podemos utilizar información de hasta 24 meses de antigüedad, siempre y cuando los indicadores de inflación sugieran que sigue siendo relevante.

Comentarios de Usuarios

Valoramos los comentarios de los usuarios, ya que juegan un papel vital en la mejora de nuestras metodologías de recolección y procesamiento de datos. Su opinión nos ayuda a mejorar la calidad y precisión de los datos que proporcionamos.