🧩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.
The Singapore stock market has alternated between positive and negative finishes through the last five trading days since the end of the two-day winning streak in which it had added more than a dozen points or 0.4 percent. The Straits Times Index now sits just above the 3,060-point plateau and it's likely to see a narrow trading range on Monday.
What is Telegram?
Telegram’s stand out feature is its encryption scheme that keeps messages and media secure in transit. The scheme is known as MTProto and is based on 256-bit AES encryption, RSA encryption, and Diffie-Hellman key exchange. The result of this complicated and technical-sounding jargon? A messaging service that claims to keep your data safe.Why do we say claims? When dealing with security, you always want to leave room for scrutiny, and a few cryptography experts have criticized the system. Overall, any level of encryption is better than none, but a level of discretion should always be observed with any online connected system, even Telegram.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tw
