🧩Почему важно устранять первопричину искажения десятичных данных, а не ограничиваться их очисткой
В задачах машинного обучения и аналитики недостаточно просто очищать обучающие или производственные данные от некорректных значений. Особенно это касается десятичных чисел, поскольку их искажение может происходить незаметно, но приводить к существенному снижению качества моделей и принятию ошибочных бизнес-решений.
📉Типовой сценарий: Обнаруживается, что значения теряют дробную часть — например, «12,5» становится «125». После этого данные очищаются, модель переобучается, однако через некоторое время проблема возникает снова.
🎯Рекомендованный подход — поиск и устранение первоисточника:
— Проверить, каким образом данные изначально собираются (веб-формы, скрипты импорта и пр.). — Проанализировать промежуточные этапы обработки: возможно, ошибка возникает при парсинге CSV-файлов, при приведении типов или из-за некорректного округления. — Ознакомиться с системными журналами и логами: не исключено, что ошибка началась после обновления компонентов, изменения конфигурации или внедрения новых версий ПО.
🛠После выявления причины необходимо внести корректировки на уровне источника данных: — Обеспечить сохранение числовой точности. — Внедрить строгие проверки форматов и типов. — Настроить автоматические уведомления о появлении подозрительных или выходящих за допустимые границы значений.
⚠️ Важно учитывать, что подобные ошибки могут проявляться непостоянно, а лишь в отдельных случаях. Именно поэтому требуется постоянный мониторинг распределения значений и логов.
🧩Почему важно устранять первопричину искажения десятичных данных, а не ограничиваться их очисткой
В задачах машинного обучения и аналитики недостаточно просто очищать обучающие или производственные данные от некорректных значений. Особенно это касается десятичных чисел, поскольку их искажение может происходить незаметно, но приводить к существенному снижению качества моделей и принятию ошибочных бизнес-решений.
📉Типовой сценарий: Обнаруживается, что значения теряют дробную часть — например, «12,5» становится «125». После этого данные очищаются, модель переобучается, однако через некоторое время проблема возникает снова.
🎯Рекомендованный подход — поиск и устранение первоисточника:
— Проверить, каким образом данные изначально собираются (веб-формы, скрипты импорта и пр.). — Проанализировать промежуточные этапы обработки: возможно, ошибка возникает при парсинге CSV-файлов, при приведении типов или из-за некорректного округления. — Ознакомиться с системными журналами и логами: не исключено, что ошибка началась после обновления компонентов, изменения конфигурации или внедрения новых версий ПО.
🛠После выявления причины необходимо внести корректировки на уровне источника данных: — Обеспечить сохранение числовой точности. — Внедрить строгие проверки форматов и типов. — Настроить автоматические уведомления о появлении подозрительных или выходящих за допустимые границы значений.
⚠️ Важно учитывать, что подобные ошибки могут проявляться непостоянно, а лишь в отдельных случаях. Именно поэтому требуется постоянный мониторинг распределения значений и логов.
A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.
NEWS: Telegram supports Facetime video calls NOW!
Secure video calling is in high demand. As an alternative to Zoom, many people are using end-to-end encrypted apps such as WhatsApp, FaceTime or Signal to speak to friends and family face-to-face since coronavirus lockdowns started to take place across the world. There’s another option—secure communications app Telegram just added video calling to its feature set, available on both iOS and Android. The new feature is also super secure—like Signal and WhatsApp and unlike Zoom (yet), video calls will be end-to-end encrypted.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from in
