{"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\/es\/resource\/mejora-de-las-aplicaciones-de-salud-fisica-mediante-la-aplicacion-de-analisis-predictivos\/","title":{"rendered":"Mejora de las aplicaciones de salud y forma f\u00edsica con la aplicaci\u00f3n de an\u00e1lisis predictivos"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Detalles clave<\/h2>\n<p>Mejora de las operaciones de procesamiento y almacenamiento de datos.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Desaf\u00edo<\/div>\n<div>Mejorar la aplicaci\u00f3n de fitness existente con inteligencia artificial<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Soluci\u00f3n<\/div>\n<div>Aprendizaje autom\u00e1tico para crear un m\u00f3dulo de an\u00e1lisis predictivo y permitir el an\u00e1lisis exploratorio de datos<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Tecnolog\u00edas y herramientas<\/div>\n<div>PostgreSQL, Spark, Python, Apache Superset<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Cliente<\/h2>\n<p>El cliente es un proveedor de aplicaciones f\u00e1ciles de usar y personalizadas en el \u00e1mbito de la salud y el bienestar. M\u00e1s de 75 millones de usuarios de todo el mundo han instalado estas apps para mejorar la calidad de la actividad f\u00edsica, la nutrici\u00f3n, el sue\u00f1o y la atenci\u00f3n plena.<br \/> El cliente necesitaba la ayuda de un <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">servicios de an\u00e1lisis predictivo<\/a> para encontrar formas de utilizar el an\u00e1lisis predictivo para mejorar las aplicaciones de salud y fitness.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Reto: mejorar las aplicaciones de fitness existentes con inteligencia artificial (IA)<\/h2>\n<p>El cliente quer\u00eda mejorar el sistema existente para ofrecer a los usuarios orientaci\u00f3n adicional sobre salud y estilo de vida. Nuestro equipo se enfrent\u00f3 al reto de adaptar una soluci\u00f3n de inteligencia empresarial (BI) para trabajar con los datos de los usuarios recopilados a trav\u00e9s de una aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Se esperaba que una aplicaci\u00f3n renovada de entrenamiento f\u00edsico basada en IA permitiera trabajar con grandes cantidades de datos sobre la salud y las actividades f\u00edsicas de los usuarios almacenados en la base de datos del cliente. Adem\u00e1s, se preve\u00eda que esta aplicaci\u00f3n funcionara como un <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/sport-wellness-ai\">salud y forma f\u00edsica<\/a> AI <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/recommendation-systems\">sistema de recomendaci\u00f3n<\/a> generar recomendaciones personalizadas relacionadas.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Soluci\u00f3n: aprendizaje autom\u00e1tico para crear un m\u00f3dulo de an\u00e1lisis predictivo y permitir el an\u00e1lisis exploratorio de datos<\/h2>\n<p><strong>1.<\/strong> La calidad de los datos y el dise\u00f1o de la base de datos eran ineficaces para el an\u00e1lisis. El equipo de ESSID Solutions llev\u00f3 a cabo la migraci\u00f3n b\u00e1sica de datos desde el almacenamiento del cliente al de InData Lab. Tambi\u00e9n especificamos c\u00f3mo deb\u00eda ser el repositorio de datos para almacenar datos m\u00e1s \u00fatiles.<\/p>\n<p>Nuestro siguiente paso fue trazar las tablas necesarias para visualizar los datos.<\/p>\n<p>Hab\u00eda un cl\u00faster Couchbase como almacenamiento de datos en bruto. A\u00f1adimos Kafka para una transferencia de datos fiable al almac\u00e9n de datos de BI (DWH), es decir, PostgreSQL, utilizando procedimientos Spark. Sobre BI DWH, utilizamos Apache Superset para proporcionar cuadros de mando interactivos.<\/p>\n<p>Nuestras soluciones ofrec\u00edan a los responsables de marketing y a los analistas de datos la posibilidad de seleccionar par\u00e1metros de filtrado, entre otros:<\/p>\n<ul>\n<li>Aumento de peso<\/li>\n<li>P\u00e9rdida de peso<\/li>\n<li>G\u00e9nero<\/li>\n<li>\u00cdndice de masa corporal (IMC)<\/li>\n<li>Tipo de plataforma para ejecutar la aplicaci\u00f3n<\/li>\n<li>Forma de pago<\/li>\n<li>Filtros interactivos (por ejemplo, para controlar en tiempo real el n\u00famero de instalaciones durante una campa\u00f1a de marketing).<\/li>\n<\/ul>\n<p>En total, la soluci\u00f3n abarcaba 10 cuadros de mando para permitir un mayor nivel de personalizaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>2.<\/strong> Otro reto era <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico (AM)<\/a> para crear un sistema de recomendaci\u00f3n que permitiera a la aplicaci\u00f3n existente ofrecer recomendaciones personalizadas.<\/p>\n<p>Hemos entrenado el modelo basado en ML para que funcione a partir de los datos que los usuarios comparten a trav\u00e9s de sus perfiles. Un usuario descarga e instala la aplicaci\u00f3n e introduce datos personales b\u00e1sicos, y el algoritmo elige el plan m\u00e1s adecuado entre los existentes.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, hemos construido un <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/recommendation-systems\">sistema de recomendaci\u00f3n basado en \u00e1rboles<\/a> y miner\u00eda de reglas asociativas mediante el algoritmo Apriori, todo ello escrito en Python.<\/p>\n<p>Las recomendaciones generadas autom\u00e1ticamente difieren en funci\u00f3n del nivel de forma f\u00edsica del usuario. Si los datos personales sugieren que un usuario afronta con facilidad las actividades establecidas actualmente, el sistema puede recomendar pasar al siguiente nivel. De lo contrario, la aplicaci\u00f3n puede recomendar repetir los entrenamientos en el nivel actual.<\/p>\n<p>Todos los datos para los conjuntos de datos de entrenamiento fueron proporcionados por el Cliente. La principal fuente de recopilaci\u00f3n de datos fue el GPS, si el usuario lo permit\u00eda.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Resultado: aplicaci\u00f3n avanzada de fitness basada en IA con funci\u00f3n de recomendaci\u00f3n personalizada<\/h2>\n<p>El equipo de ESSID Solutions ha mejorado las aplicaciones m\u00f3viles de fitness del cliente con funciones de an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n<p>El cliente se benefici\u00f3 de la cooperaci\u00f3n con ESSID Solutions en los siguientes aspectos:<\/p>\n<ul>\n<li>Experiencia del cliente m\u00e1s personalizada en comparaci\u00f3n con la capacidad inicial de la aplicaci\u00f3n<\/li>\n<li>Mejor tratamiento y almacenamiento de datos<\/li>\n<li>Capacidades de an\u00e1lisis predictivo<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ofrecimos al Cliente utilizar enfoques y tecnolog\u00edas de vanguardia para prestar servicios solicitados y ampliar el n\u00famero de clientes.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: center;\">Trabaje con ESSID Solutions en su <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">An\u00e1lisis predictivo<\/a> Proyecto<\/h3>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Detalles clave Mejora de las operaciones de procesamiento y almacenamiento de datos. 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