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以下是数据质量相关的文章

2025-12-19
提示工程在数据质量和验证检查中的应用数据验证正迎来一场变革，提示工程正将传统的基于脚本的静态规则验证转变为更智能、更灵活的LLM驱动洞察。通过精心设计的提示，大型语言模型（LLMs）能够像数据审计员一样进行推理，识别数据集中的不一致性、异常和错误。这种方法将验证从机械的任务转变为评估数据一致性的智能过程，确保数据不仅格式正确，而且在语义上具有逻辑合理性。它补充了现有检查，捕捉到了传统规则无法发现的细微问题，使数据质量保证流程更高效、更具适应性，是现代数据治理的关键支柱。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-16
数据排毒：训练自己应对混乱、嘈杂的真实世界
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-16
数据排毒：训练自己以应对混乱、嘈杂的真实世界
- 2025-12-16
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-13
AI无法取代的数据分析师职位：产品数据分析师随着人工智能工具的普及，传统数据分析师的许多基础工作正变得自动化，雇主要求的门槛也随之提高。然而，产品数据分析师（PDA）这一角色凭借其对产品决策的直接影响力而展现出强大的抗风险能力。PDA不仅掌握核心分析技能，更专注于A/B测试、产品指标定义和事件追踪，这些能力使他们能够直接驱动收入增长，从而在AI时代获得更高的薪资和更快的晋升机会。了解如何从传统分析师转型为高价值的PDA，是应对技术变革的关键。
- 2025-12-13
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- AI工具应用
- AI行业应用
2025-12-05
杀死机器学习项目的5个关键特征工程错误
- 2025-12-05
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-02
使用Python构建简单的数据质量DSL
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-19
处理几乎任何数据科学项目的五步指南数据科学项目成功与否的关键在于结构化的流程，而非仅仅是模型构建。本指南提出了一个实用的五步框架，帮助专业人士避免常见的陷阱，如目标错误或忽略数据质量问题。这五个步骤强调了业务目标定义、深入数据探索、建立有意义的基线、系统化地改进特征工程，以及在生产条件下的严格验证。遵循这一流程，可以确保开发出的AI解决方案不仅在技术指标上出色，更能为业务带来实际价值，是成功交付项目的基石。
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- AI基础/开发
- AI工具应用