列举几个糟糕的数据质量的案例
时间: 2023-05-21 16:07:12 浏览: 85
作为一个ChitGPT AI,我可以给你列举一些大量数据缺失或者错误,数据非常偏向或者存在错误标签的数据的案例,例如:
1. 谷歌在其机器学习数据集 QuickDraw 中存在大量的反复绘制的图形,并没有给AI模型足够准确且丰富的语义信息。
2. 当年的GitHub代码重复(Duplicate Code)挑战赛中,一些比较常见的代码块,如带锁的并发操作,虽然经常出现,但是却没有出现在数据集中。
3. 在机器学习中经常使用的情感分类数据集 imdb,其中对于"好片"和"差片"的界定也存在很多争议和个人主观因素,标签不准确导致数据不具备普适性。
以上是一些糟糕数据质量的案例,希望能对您有所帮助。
相关问题
列举几个数据建模的案例
以下是几个数据建模的案例:
1. 客户关系管理(CRM):在CRM中,数据建模可以用于跟踪客户的购买历史、偏好和行为。这有助于企业了解客户的需求,并在所有交互中提供个性化的服务。
2. 金融风险管理:在金融领域,数据建模可以用于预测市场趋势、识别潜在的风险和制定投资策略。数据建模技术还可以用于评估信用风险,从而帮助银行和其他金融机构更好地了解其客户的信用风险。
3. 电子商务:在电子商务中,数据建模可以用于分析客户的购买历史、购物篮和搜索行为。这有助于企业了解客户的兴趣和需求,并提供更好的产品推荐和个性化的服务。
4. 医疗保健:在医疗保健领域,数据建模可以用于预测疾病的风险、识别患者的健康趋势和改善医疗保健的效率。这有助于提高患者的健康状况,并降低医疗保健成本。
5. 物流管理:在物流管理中,数据建模可以用于优化供应链、减少库存和提高交付效率。这有助于企业更好地了解其供应链和物流过程,并提供更好的服务。
列举几个pandas实战案例
1. 数据清洗和处理:使用pandas清洗和处理数据,例如删除缺失值、删除重复项、修改数据类型等。
2. 数据可视化:使用pandas和matplotlib库绘制图表,例如柱状图、折线图、散点图等。
3. 数据分析:使用pandas进行数据分析,例如计算平均值、中位数、标准差等统计量,进行数据透视表操作等。
4. 时间序列分析:使用pandas进行时间序列分析,例如对股票价格进行分析,预测未来价格趋势等。
5. 机器学习:使用pandas进行数据预处理,例如对特征进行缩放、特征选择、数据转换等,以便进行机器学习模型训练。
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