🧩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 SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.
Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ua
