{"id":2835,"date":"2024-02-18T15:29:24","date_gmt":"2024-02-18T15:29:24","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/improving-health-fitness-apps-with-the-implementation-of-predictive-analytics\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:24","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:24","slug":"improving-health-fitness-apps-with-the-implementation-of-predictive-analytics","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/de\/resource\/verbesserung-von-gesundheits-fitness-apps-durch-den-einsatz-von-pradiktiver-analytik\/","title":{"rendered":"Verbesserung von Gesundheits- und Fitness-Apps durch den Einsatz von Predictive Analytics"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Wichtige Details<\/h2>\n<p>Verbesserte Datenverarbeitungs- und Speichervorg\u00e4nge.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Herausforderung<\/div>\n<div>Erweiterung der bestehenden Fitness-App um k\u00fcnstliche Intelligenz<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>L\u00f6sung<\/div>\n<div>Maschinelles Lernen f\u00fcr den Aufbau eines Moduls f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen und f\u00fcr die explorative Datenanalyse<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Technologien und Werkzeuge<\/div>\n<div>PostgreSQL, Spark, Python, Apache Superset<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Kunde<\/h2>\n<p>Der Kunde ist ein Anbieter von benutzerfreundlichen und personalisierten Anwendungen im Bereich Gesundheit und Wohlbefinden. Mehr als 75 Mio. Nutzer weltweit haben diese Apps installiert, um die Qualit\u00e4t von k\u00f6rperlicher Aktivit\u00e4t, Ern\u00e4hrung, Schlaf und Achtsamkeit zu verbessern.<br \/> Der Kunde ben\u00f6tigte die Hilfe eines zuverl\u00e4ssigen <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">pr\u00e4diktive Analysedienste<\/a> Anbieter, um herauszufinden, wie pr\u00e4diktive Analysen zur Verbesserung von Gesundheits- und Fitness-Apps genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Herausforderung: Verbesserung bestehender Fitness-Apps mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI)<\/h2>\n<p>Der Kunde wollte das bestehende System ausbauen, um den Nutzern zus\u00e4tzliche Anleitungen zu Gesundheit und Lebensstil zu geben. Unser Team sollte eine Business-Intelligence (BI)-L\u00f6sung entwickeln, die mit den \u00fcber eine App gesammelten Nutzerdaten arbeitet.<\/p>\n<p>Eine neu gestaltete KI-basierte Fitness-Coaching-App sollte die Arbeit mit gro\u00dfen Datenmengen \u00fcber die Gesundheits- und Fitnessaktivit\u00e4ten der Nutzer unterst\u00fctzen, die in der Datenbank des Kunden gespeichert sind. Au\u00dferdem sollte diese App als eine Art <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/sport-wellness-ai\">Fitness und Gesundheit<\/a> AI <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/recommendation-systems\">Empfehlungssystem<\/a> Generierung entsprechender personalisierter Empfehlungen.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">L\u00f6sung: maschinelles Lernen f\u00fcr den Aufbau von pr\u00e4diktiven Analysemodulen und f\u00fcr die explorative Datenanalyse<\/h2>\n<p><strong>1.<\/strong> Die Qualit\u00e4t der Daten und das Datenbankdesign waren f\u00fcr die Analyse ineffizient. Das Team von ESSID Solutions f\u00fchrte die grundlegende Datenmigration vom Speicher des Kunden zum Datenspeicher des InData Labs durch. Wir spezifizierten auch, wie das Daten-Repository aussehen sollte, um mehr n\u00fctzliche Daten zu speichern.<\/p>\n<p>Unser n\u00e4chster Schritt bestand darin, die f\u00fcr die Visualisierung der Daten erforderlichen Tabellen zu erstellen.<\/p>\n<p>Als Rohdatenspeicher diente ein Couchbase-Cluster. Wir f\u00fcgten Kafka f\u00fcr einen zuverl\u00e4ssigen Datentransfer zum BI Data Warehouse (DWH) hinzu, d.h. PostgreSQL, unter Verwendung von Spark-Prozeduren. Zus\u00e4tzlich zum BI DWH verwendeten wir Apache Superset, um interaktive Dashboards bereitzustellen.<\/p>\n<p>Unsere L\u00f6sungen boten Marketingmanagern und Datenanalysten die M\u00f6glichkeit, Filterparameter auszuw\u00e4hlen, einschlie\u00dflich, aber nicht beschr\u00e4nkt auf:<\/p>\n<ul>\n<li>Gewichtszunahme<\/li>\n<li>Gewichtsverlust<\/li>\n<li>Geschlecht<\/li>\n<li>Body-Mass-Index (BMI)<\/li>\n<li>Art der Plattform, auf der die Anwendung ausgef\u00fchrt werden soll<\/li>\n<li>Zahlungsmethode<\/li>\n<li>Interaktive Filter (z. B. f\u00fcr die Echtzeit\u00fcberwachung der Anzahl der Installationen w\u00e4hrend einer Marketingkampagne)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Insgesamt umfasste die L\u00f6sung 10 Dashboards, um ein h\u00f6heres Ma\u00df an Personalisierung zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n<p><strong>2.<\/strong> Eine weitere Herausforderung bestand darin <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">maschinelles Lernen (ML) einsetzen<\/a> um ein Empfehlungssystem zu entwickeln, das es der bestehenden App erm\u00f6glicht, personalisierte Empfehlungen zu geben.<\/p>\n<p>Wir haben das ML-basierte Modell so trainiert, dass es auf der Grundlage der Daten funktioniert, die Nutzer \u00fcber ihre Profile mitteilen. Ein Nutzer l\u00e4dt die App herunter, installiert sie und gibt grundlegende pers\u00f6nliche Daten ein, woraufhin der Algorithmus den am besten geeigneten Plan aus den vorhandenen Pl\u00e4nen ausw\u00e4hlt.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem haben wir ein <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/recommendation-systems\">baumbasiertes Empfehlungssystem<\/a> und assoziative Regeln unter Verwendung des Apriori-Algorithmus, alles in Python geschrieben.<\/p>\n<p>Die automatisch generierten Empfehlungen h\u00e4ngen vom Fitnessniveau des Nutzers ab. Wenn pers\u00f6nliche Daten darauf hindeuten, dass ein Nutzer die aktuell eingestellten Aktivit\u00e4ten leicht bew\u00e4ltigen kann, kann das System empfehlen, die n\u00e4chste Stufe zu erreichen. Andernfalls kann die App empfehlen, das Training auf dem aktuellen Level zu wiederholen.<\/p>\n<p>Alle Daten f\u00fcr die Trainingsdatens\u00e4tze wurden vom Kunden bereitgestellt. Die Hauptquelle f\u00fcr die Datenerfassung war das GPS, sofern der Nutzer dies erlaubte.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Ergebnis: Fortschrittliche KI-basierte Fitness-App mit personalisierter Empfehlungsfunktion<\/h2>\n<p>Das Team von ESSID Solutions hat die bestehenden mobilen Fitness-Apps des Kunden mit pr\u00e4diktiven Analysefunktionen erweitert.<\/p>\n<p>Der Kunde profitierte von der Zusammenarbeit mit ESSID Solutions in den folgenden Bereichen:<\/p>\n<ul>\n<li>Pers\u00f6nlichere Kundenerfahrung im Vergleich zur urspr\u00fcnglichen Kapazit\u00e4t der App<\/li>\n<li>Bessere Datenverarbeitung und -speicherung<\/li>\n<li>Pr\u00e4diktive Analysefunktionen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wir boten dem Kunden an, modernste Ans\u00e4tze und Technologien zu nutzen, um gefragte Dienstleistungen anzubieten und die Zahl der Kunden zu erh\u00f6hen.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: center;\">Arbeiten Sie mit ESSID Solutions an Ihrem <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">Pr\u00e4diktive Analytik<\/a> Projekt<\/h3>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Key Details Verbesserte Datenverarbeitung und -speicherung. 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