手把手教您如何进行数据质量管理
了解组织在整个业务环境中的数据文化和数据质量环境。优先考虑数据质量较差的业务用例。对于每个用例,确定整个数据管道中的数据质量问题和要求。从根本上解决数据质量问题。当数据流经质量保证监控检查点时,监控数据以确保高质量的输出。洞察力:在整个数据管道中正确应用数据质量维度将产生卓越的业务决策。数据流...
我们从过去一年的大模型构建过程中学到的经验
一种有前途的方法是让代理系统生成确定性计划,然后以结构化、可重复的方式执行。在第一步中,给定一个高级目标或提示,代理会生成一个计划。然后,该计划以确定性的方式执行。这使每个步骤都更加可预测和可靠。这样做的好处包括:生成的计划可以作为提示或微调一个代理的few-shot样本。确定性执行使系统更可靠,从...
最新!某省注协发布财政科技计划项目审计实务指引_手机新浪网
1.数量分析法,即对科研活动和业务活动相关数据进行计算分析,并运用抽样技术对抽样结果进行评价的方法;2.比较分析法,即通过分析、比较数据间的关系、趋势或者比率获取审计证据的方法;3.因素分析法,即查找产生影响的因素,并分析各个因素的影响方向和影响程度的方法;4.量本利分析法,即分析一定期间内的业务量、成本...
案例:如何用SQL分析电商用户行为数据
从“时间戳“字段中抽取出“日期”和“小时”的数据,创建一个“活跃时间”字段,并从“行为类型”中用分组方式把用户的“浏览”“收藏”“加购物车”“购买”行为抽离出来,组成一个视图表,导出到Excel中用透视表分析用户的日活跃规律和周活跃规律。SQL提数:增加活跃时间字段。查询用户活跃时间分布,并创建视图。
在数据库测试中,如何用sql比较两张表数据是否一致?这有妙招!
在批量程序的测试中,经常会涉及到对数据库表的测试,今天我们来介绍一下用sql比较两张表结构相同的表数据是否完全一致的方法。1、innerjoin浅尝提到比对两张表的数据是否完全相同,很容易想到用innerjoin关联两张表去比较。Innerjoin的基本语法是:
节省30%磁盘空间的同时如何保障数据安全?|DB·洞见
另一种常用的压缩方法是使用数据编码(www.e993.com)2024年9月17日。数据库关系表中存放的一般是结构化数据,同一列中字段具有相同的数据类型且有明确的数据边界。对于不同的列,如果它们之间有相互关系,在这些列之间可能也会存在较多相似的数据。所以我们可以利用数据明确的字段边界和丰富的类型信息,采用一定的编码技术来实现数据库的压缩。
数据质量漫谈
唯一性Uniqueness:在数据集中数据不重复的程度。唯一数据条数,和总数据条数的百分比。比如count(distinctbusinesskey)/count(*),一般用来验证主键唯一性。3数据的生命周期图2数据生命周期数据接入:接入上游表输入或者其它数据源的数据。数据加工:编写sql生成目标数据表。
行业方案|智能网联汽车数据安全治理框架
厘清资产,首先要做好数据的分类分级。数据分类分级有助于实现数据的确权以及管理成本的优化,实现最大化共享和利用数据,车企可参考行业标准并结合自身业务特点,落地数据资产的分类分级。其次是做好数据安全风险评估,在参照信息安全风险评估方法的基础上,关注数据资产,以及在相关数据处理活动中所面临的技术及合规风险...
汽车之家 x StarRocks:极速实时数据分析实践
首先是实时平台,实时计算平台直接集成Flink-connector-StarRocks;然后是离线平台,我们通过提供brokerload脚本,支持将Hive数据导入到StarRocks。最后是StarRocks监控,主要是基于Prometheus、Grafana,我们还收集了StarRocks本身的auditlog,并解析每SQL的执行情况、分析StarRocks的查询性能和成功率。
Pandas:用于数据分析和数据科学的最热门 Python 库 | Linux 中国
Pandas清洗重复数据:d.要删除重复数据,可以使用drop_duplicates()方法:df.drop_duplicates(‘’,keep=False)df.drop_duplicates(‘’,keep=‘first’)df.drop_duplicates(‘’,keep=‘last’)使用Pandas进行数据分析下面的表格列出了Pandas中进行数据分析的各种函数,以及其语法。(请注意...