数据量多大才算「大数据」,如何定义大数据

对于“多大容量的数据才算大数据”，潘文说，大数据的规模并没有具体的标准，仅仅规模大也不能算作大数据。规模大本身也要从两个维度来衡量，一是从时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。李冠宇说，比如一份现在看起来很小的数据，但是纵向积累久了也可以变成大数据，横向与其他数据关联起来也可能...

中医诊断实训室中医舌象诊断实训系统解决方案

标注前的数据清洗主要是排除未达标注标准的图像,如过亮或过暗、模糊、舌体拍摄过远或不全等。标注后的数据清洗是指对标注结果进行审核,修正舌体位置标注不准确或漏标的情况,以避免脏数据影响模型训练效果。(3)步骤3:数据标注。使用中医舌象辅助诊断系统软件对舌体进行标注。(4)步骤4:图像预处理。将标注好的...

数据清洗的概念、常见问题及实践方法

01数据清洗概念大数据时代,必须经过清洗、分析、建模、可视化才能体现其价值,然后众多数据中总是存在很多“脏数据”,也就是不完整、不规范、不准确的数据,数据清洗就是指将“脏数据”洗掉,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值,从而提高数据质量。通过有效的数据清洗,能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误,...

吴涛|数据加工使用权的法律属性以及权益归属

针对具有识别性、关联性的个人数据,社会已经普遍意识到不能片面追求个人数据保护而忽视发展利益,开始积极寻求一种激励相容的个人数据治理方式,并产生了数据所有权、数据用益权、数据知识产权,以及一般性的数据财产权等解释路径。“数据二十条”正式提出了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的“三权分置”概...

运维数据治理是业务连续性的有效保障

1.数据孤岛、数据烟囱:数据孤岛可能是人为主观不共享、客观数据安全和敏感性等问题,导致数据间关联性不够无法有效连接;2.数据不可知且不会用:常见数据使用问题包括,都有哪些数据、数据与业务间的关系、是否有解决问题的关键数据等;3.数据质量低,不好用不想用:无数据质量管理标准和管控手段,数据各管各的,低质量...

深度|大模型真的在吞噬人类的一切数据吗?

大模型厂商在处理数据时遵循的流程通常包括几个环节：首先，数据从各渠道获取被获取后，进入数据工程部门(www.e993.com)2024年11月10日。数据工程师会对数据进行清洗和预处理。接着，处理好的数据会被交给算法部门，算法部门会利用多种方法进一步处理，包括调参、通过监督学习对模型进行微调（SFT），以及使用人类反馈来强化学习模型（RLHF），经过这些...

什么是数据资产入表?入表的3个要点,3大障碍是什么?(建议收藏)

要实现数据资产入表,首先需要明确数据资产的定义和范围。数据资产不仅包括传统的数据库、数据集等,还包括通过大数据技术和人工智能算法挖掘出的有价值信息。此外,数据资产还可能涉及到数据的质量、可信度、安全性等方面。企业需要建立适当的评估方法和指标来衡量数据资产的价值。这可能包括市场比较法、成本法、收益法等...

谈谈数据质量管理在数据资源入表中的实施方法和路径

同时,数据价值具有随机性,且取决于具体的用例和使用场景。企业可以通过多种方式为衡量数据价值提供支持,包括:数据质量评估:评估数据的准确性、完整性和相关性,以确定其信息价值。数据盈利:评估可从数据中获得的潜在收入,包括通过销售数据或依据数据洞见开发新产品和服务。

收藏!数据资产入表全流程

收集数据信息:通过系统调查、部门访谈等方式收集数据信息。需要了解的信息包括数据的来源、格式、存储位置、更新频率、使用情况等。初步筛选:根据之前制定的识别标准,对收集到的数据信息进行初步筛选,识别出潜在的数据资产。详细评估:对初步筛选出的数据资产进行更详细的评估,包括数据质量、价值、风险等方面。

数据要素X信息参考【2024.06.21-06.30】

1.数据名称:涤尼编织绳产品标准数据集申请人名称:山东鲁普科技有限公司发证日期:2024-06-28数据简介:该数据产品以涤尼编织绳为载体,结合产品应用需求对绳索类别、规格、线密度、拉力、实际直径、涤尼比例涤纶:尼龙、夹芯情况进行统计后,结合客户需求进行数据的加工、调整、分类等操作,优化产品工艺数据参数,最终形...