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构建高质量数据集的必备方法和技巧 (构建高质量数据集)

admin3个月前 (04-17)数码25
在当今数据驱动的时代,数据集的质量对于机器学习和人工智能的成功至关重要。本文将介绍一些方法和技巧,帮助您构建出高质量的数据集。

1. 确定数据集目标

在构建数据集之前,首先需要明确数据集的目标。这包括确定所需的数据类型、数据量和数据质量要求。明确目标有助于确保数据集的构建与使用的一致性,提高数据集的有效性和可用性。

2. 数据采集与收集

2.1 定义数据采集策略

根据数据集目标,确定数据源和数据采集方法。数据源可以是内部数据库、外部 API、网络抓取或传感器等。数据采集方法可以是手动、自动或半自动。

2.2 数据清洗与预处理

采集到的原始数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题。因此,数据清洗和预处理是构建高质量数据集的重要步骤。清洗数据包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。预处理数据包括数据归一化、特征选择和降维等。

3. 数据标注与注释

对于监督学习任务,数据集的标注和注释是至关重要的。数据标注是为每个数据样本添加正确的标签或类别。注释是为数据样本添加额外的信息,如边界框、关键点等。标注和注释需要专业人员进行,确保标签的准确性和一致性。

4. 数据集划分与验证

为了评估和验证机器学习模型的性能,需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练,验证集用于模型的参数调优,测试集用于评估模型的性能。划分数据集时要注意样本的随机性和平衡性。

5. 数据集文档和元数据

数据集文档和元数据对于理解和使用数据集至关重要。文档应包括数据集的目标、数据类型、数据格式、数据来源和使用限制等信息。元数据应包括数据分布、特征描述和数据类型等技术信息。

6. 数据集更新和维护

随着时间的推移,数据集可能需要进行更新和维护。新的数据样本可能需要添加到数据集中,旧的数据样本可能需要删除或更新。数据集的更新和维护需要定期进行,以确保数据集的时效性和准确性。

结论

构建高质量数据集是机器学习和人工智能成功的关键。通过明确数据集目标、合理采集数据、进行数据清洗和预处理、正确标注和注释数据、合理划分数据集、创建文档和元数据,并定期更新和维护数据集,可以构建出高质量的数据集,提高机器学习模型的性能和应用的效果。

数据分析和数据收集 需要什么方法

1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。 2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。 另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如 果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。 3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。 语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据的技术数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取: 关系数据库、NOSQL、SQL等。 基础架构: 云存储、分布式文件存储等。 数据处理: 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。 处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。 一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。 统计分析: 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。 数据挖掘: 分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)模型预测 :预测模型、机器学习、建模仿真。 结果呈现: 云计算、标签云、关系图等。 大数据的处理1. 大数据处理之一:采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。 比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除 此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。 并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2. 大数据处理之二:导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。 也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。 3. 大数据处理之三:统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于 MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。 统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。 4. 大数据处理之四:挖掘与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。 比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。 该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并 且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。 整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

毕业论文资料收集和整理的方法

毕业论文资料收集和整理的方法

紧张而又充实的大学生活即将结束,大学毕业前都要通过最后的毕业论文,毕业论文是一种比较正规的检验学生学习成果的形式,那要怎么写好毕业论文呢?下面是我整理的毕业论文资料收集和整理的方法,欢迎大家分享。

毕业论文资料收集和整理的方法

一、毕业论文资料搜集的范围

撰写毕业论文必须详尽地占有资料,一篇五千字左右的论文写成,可能要搜集到几万、甚至几十万字的资料,积累资料的方法 。资料是毕业论文写作的基础,没有资料,“巧妇难为无米之炊”,研究无从着手,观点无法成立,论文不可能形成。所以,详尽地占有资料是毕业论文写作之前的另一项极重要的工作。毕业论文写作之前,至少应当占有如下五个方面的材料:

第一,第一手资料。第一手资料包括与论题直接有关的文字材料、数字材料(包括图表),譬如:统计材料、典型案例、经验总结等等,还包括自己在亲自实践中取得的感性材料。这是论文中提出论点、主张的基本依据。没有这些资料,撰写的毕业论文就只能成为毫无实际价值的空谈。对第一手资料要注意及早收集,同时要注意其真实性、典型性、新颖性和准确性。

第二,他人的研究成果。这是指国内外对有关该课题学术研究的最新动态。撰写毕业论文不是凭空进行的,而是在他人研究成果的基础上进行的,因此,对于他人已经解决了的问题就可以不必再花力气重复进行研究,人们可以以此作为出发点,并可以从中得到有益的启发、借鉴和指导。对于他人未解决的,或解决不圆满的问题,则可以在他人研究的基础上再继续研究和探索。切忌只顾埋头写,不管他人研究,否则,撰写的毕业论文的理性认识会远远低于前人已达到的水平。

第三,边缘学科的材料。当今时代是信息时代,人类的知识体系·呈现出大分化大融合的状态,传统学科的鸿沟分界逐渐被打破了,出现了令人眼花缭乱的分支学科及边缘学科。努力掌握边缘学科的材料,对于所要进行的学科研究,课题研究大有好处。它可以使我们研究的视野更开阔,分析的方法更多样。譬如研究经济学的有关课题,就必须用上管理学、社会学1jl、理学、人口学等学科的知识。大量研究工作的实践表明,不懂一些边缘学科知识,不掌握一些边缘学科的材料,知识面和思路狭窄是很难撰写出高质量的论文的。

第四,名人的有关论述,有关政策文献等。名人的论述极具权威性,对准确有力地阐述论点大有益处。至于党的有关方针、政策既体现了社会主义现代化的实践经验,又能反映出现实工作中面临的多种问题,因此,研究一切现实问题都必须占有和清楚这方面的材料,否则会出现与党的方针、政策不一致的言论,使论文出现很大的缺陷。

第五,背景材料。搜集和研究背景材料,这有助于开阔思路,全面研究、提高论文的质量。例如,要研究马克思的商品经济理论,不能只研究他的著作,还应该大力搜集他当时所处的社会、政治、经济等背景材料,从而取得深入的研究成果。

二、资料搜集和分类的方法搜集资料的方法很多,常用的主要有以下方法:

第一,做卡片。使用卡片搜集资料,易于分类、易于保存、易于查找,并且可分可合,可随时另行组合。卡片可以自己做,也可以到文化用品商店去购买。一个问题通常写在一张卡片上,内容太多时也可以写在几张卡片上,当然,在搜集资料的过程中,要不要做卡片,可根据各人习惯,不必有死板规定。

第二,做笔记。做笔记这是任何一个毕业论文撰写者都必要的,好记性不如烂笔头,阅读书报杂志时,搞调查研究时,要随身带笔和纸,随时记下所需资料的内容,或有关的感想体会,理论观点等。在做笔记时,最好空出纸面面积的三分之一,以供写对有关摘录内容的理解、评价和体会。

第三,剪贴报刊。将有用的资料从报纸、刊物上剪下来,或用复印机复印下来,再进行剪贴。把应剪贴的资料分类贴在笔记本、活页纸或卡片上,这种方法的优点是可以节省沙写的时间。无论是用卡片收集资料,还是摘录资料,还是剪贴资料,都必须注明出处。如果是著作,则要注明作者、书名、出版单位、发行年月;如果是报纸,则要注明作者、篇名、版次、报纸名称、发行年月日;如果是杂志,则要注明作者、篇名、杂志名称、卷(期)号、页码等,以便附录在毕业论文的后面。对收集来的资料不要随手一放,置之不理,要认真阅读,仔细加以分类,进行研究,论文写作《积累资料的方法 2》。

主要的分类方法有以下两种:

第一种,主题分类法。按照一定的观点把资料编成组,这“一定的观点”,可以是综合而成的观点,也可以是自己拟定的观点。例如,为研究培育建筑劳动力市场的前提条件,作者拟定了自己的四个观点:一是市场经济体制的确定为建筑劳动力市场的产生创造了客观环境;二是建筑产品市场的形成对建筑劳动力市场的培育提出了现实的要求;三是城乡体制改革的深化为劳动力市场的形成提供了可靠的保证;四是建筑劳动力市场的建立是建筑行业用工特殊性的内在要求,并按这四个观点对资料加以分类,这样可以加深对资料的认识,进一步使认识条理化、系统化。

第二种,项目分类法。即按照一定的属性,把收集的资料分项归类。

三、对搜集到资料的整理对搜集到的资料如何进行整理呢?

资料的整理过程实质上是资料的辨析过程,这里有几方面的工作是不可缺少的。

一是辨析资料的适用性。选择资料的依据,只能是作者所要阐明的中心论点。什么资料可用,什么资料不能用,都要根据这个中心论点决定。毕业论文的中心论点一经确定之后,它就是统帅一切的东西,资料必须服从于中心论点的统帅。不能把一些不能充分说明问题的资料搬来作牵强附会的解释,也不能将所有资料统统塞进文章里,搞得文章臃肿庞杂,中心反而不突出,扩大了篇幅。比如《“城市更新”与园林绿化关系的几个问题》一文,作者搜集了大量的有关园林绿化的资料,却没有搜集城市建设与园林绿化关系的资料,这些不适用的资料塞入论文之中,导致论文中心被冲淡,降低了论文质量。

二是辨析资料的全面性。如果材料不全面,缺少了某一方面的材料,论文的论述也往往不圆满、不全面,会出现偏颇、漏洞,或由于证据不足难以自圆其说。以《浅论厂长负责制与职工民主管理》一文为例,由于作者只搜集了两者互相依赖,互相促进的资料,没有搜集两者存在矛盾的资料,结果文章只做了一半,如何处理好两者矛盾这一重要方面被疏漏了,大大影响了论文的质量。

三是辨析资料的真实性。资料真实与否直接关系着论文的成败。只有从真实可靠的资料中才能引出科学的结论,在这方面要注意:其一,要尊重客观实际,避免先入为主的思想,选择资料不能夹杂个人的好恶与偏见,不能歪曲资料本来的客观性;其二,选择资料要有根有据,采用的第一手资料要有来历,选取的第二手资料一定要与原始文献认真核对,以求得最大的准确性;其三,对资料来源要加以辨别,弄清原作者的政治态度、生活背景、写作意图,并加以客观的分析评价,社会科学方面的资料更应该注意这一点。

四是辨析资料是否新颖。所谓新颖的资料包括两方面的含义:一方面是指前所未有,近期才出现的新事物、新思想、新发现、新方向。比如《股份合作制经济几议》一文的作者,选取了当时中国大地上新出现的农村股份合作制经济中的新动向进行研究。另一方面是指某种事物虽早已存在,但人们尚未发现其价值,这同样是新颖的资料。比如《试论人口与经济的循环》一文中,人口与经济的关系早已存在,它们之间存在着良性循环和恶性循环,这也是客观事实,这两种循环会带来两种根本不同的后果,而这以前人们几乎没有认识。现在以两种循环的资料来揭示两种循环的后果,从而阐明控制人口的重要性,不失为一种新颖的资料。所以,所谓新颖,不仅仅对资料产生的时间有所要求(不能太陈旧),更重要的是要从普遍常见的资料中发掘别人尚未利用的东西。五是辨析资料的典型性。所谓资料的典型性就是指这种材料对于它所证实的理性认识来说具有充分的代表性。恩格斯的《论权威》,选择了纺纱厂、铁路、航海三个例子作为论据。第一个论据阐述得最详细,第二个论据比较概括,第三个论据只是轻轻一笔。他没有用更多的阐述,就把问题说明了:“一方面是一定的权威,不管它是怎样造成的,另一方面是一定的服从,这两者,不管社会组织怎样,在产品的生产和流通赖以进行的物质条件下,都是我们所必须的。”材料不多,却具有无可辩驳的逻辑力量。产生这样的效果,一个重要原因,在于材料选得十分精悍典型。

毕业论文资料整理方法与技巧:

1.1 广泛地搜集、阅读

论文提出的问题要集中, 材料的收集却要尽可能地广泛。一般说来,至少要做好以下三方面的知识、材料准备。

1)能够反映研究对象本身各种具体特征的专题材料

充分熟悉对象,是正确认识对象的必不可少的前提。除了直接了解对象本身的各种具体特征(通过有关作家的全部作品,有关问题的各种知识,……),还要把握一切能够影响研究对象的生成和发展变化的社会、历史条件或精神、物质因素。只有尽可能全面地掌握这些材料。进行研究时才能充分体现马克思主义的“活的灵魂”———对于具体情况作具体分析。

2)作为明确方向和思想指导的理论准备

所谓科学研究,就是通过正确、严密的分析、概括和抽象工作, 从具体的事物和现象中找出本质性和规律性的东西来。这项工作,本身就要有正确的理论(专业理论和作为世界观和方法论起作用的哲学思想)所指导。科学实践和发展的历史还告诉我们,进行一项研究工作,不仅需求充分的专业理论、知识,最好还能力求广泛通晓其它有关学科的理论和知识。通过不同学科的`理论和方法的相互渗透,相互启发(例如, 用系统的方法分析艺术形象的美学特征和社会功能;把模糊数学的方法引入修辞学研究中去), 往往可以更好地带来新的发现;新的突破。

3)别人对于这一问题已经发表过的意见

这方面的材料要尽量搜集。别人已经解决的问题,自然不必再花力气去作重复劳动; 充分吸收别人已有的经验,或是了解别人所遇疑难的焦点所在,对不同观点仔细进行比较研究,既可以少走弯路,也便于发现问题,就象兵法上所说的那样,只有“知己知彼”,才能“百战不殆”。

1.2 认真地整理、辨析

要使材料发挥作用,还需运用科学的观点和方法,下一番辨析、整理的工夫,去粗取精,去伪存真,使材料系统化,条理化,真能有助于分析、解决问题。整理材料的形式大致有以下几种:

1)制成文献、资料的目录索引。可以利用有关的现成材料(图书馆、资料室的目录卡片和报刊索引等),根据自己的选题加以编写。

3)大事记、年谱或著译年表。通过这一类材料的编写,可以加强对于研究对象的总体印象,有助于在胸有全局的基础上深化对于某一专题、某一侧面的研究。

2 毕业论文内容写作的方法与技巧

2.1 论文的结构

论文的结构,并没有一成不变的模式,从一般的情况来看,大体上可以分作“引言”“正文”和“结论”三个部分。引言的作用,主要是说明选题的原因,概述前人已有的成果和尚存的疑难、争执,提出本文所要探讨、解决的问题;正文是分析、论证的过程;结论则是整个研究成果的总结性的表述。有的文章在引言之前,还有小标题目录和全文的内容摘要。

2.2 提纲的作用

论题拟定,材料大致齐备,动手写作论文之前,应仔细拟出论文提纲。提纲也有个反复修改补充的过程。这步工作做好了,论文已大致成竹在胸。一个成熟的提纲,有助于树立全局观念,从整体出发,去考察每一个局部,并考虑个部分之间应有的逻辑联系。各部分所占的篇幅应与其在全局中的地位和作用相称,避免不必要的重复。既要重点突出,又要照顾全面。

2.3 要有正确而多样的研究、分析方法

初学学术论文写作的人,往往容易犯归纳多而分析少的毛病。要么是就事论事的材料罗列,要么是轻易而简单化地得出结论,不善于通过有层次、有根据的分析、论证,充分显示其思想观点的说服力和深刻性。这里就需要注意研究方法或分析方法的改进、提高。一般说来,有以下几种:

1)哲学的方法

这是指如何根据唯物主义辨证法对于哲学基本范畴(现象和本质,存在和运动,原因和结果……)的理解,正确解决具体研究工作中的本体论和一般方法论的问题(比如,从认识对象的现象到认识对象的本质)。

2)历史的方法

这是强调尊重对象本身的历史具体性的方法。它要求研究工作者必须充分熟悉客观对象历史发展的实际进程,占有大量资料,从中寻找出客观对象的特点及其发展规律性。

3)逻辑的方法

这是要求我们必须正确运用形式逻辑和辨证逻辑所揭示的关于人们思维的一般规律(概念、判断、推理、分析与综合、具体与抽象……), 对客观事物的各种现象进行逻辑分析,寻求它们之间的规律性联系,并用理论的形态加以体现。

4)假说的方法

所谓假说,并不是随意的幻想和碰运气的猜测,而是以一定的经验事实材料为基础, 以一定的科学理论为依据,借助于研究者的活跃联想或直觉感受,提出的一种富有预见性、然而尚待继续验证的新观点。它们虽然还不能称为科学的结论,但却常常是新思想、新理论的萌芽。

科研成果的正确获得,往往是和上述各种方法的另国而紧密地结合使用分不开的。

构建高质量数据集的必备方法和技巧

2.4 引用材料的方式

材料是文章的血肉。但是,援引不当,交代不清,也会影响文章的质量。引用材料的方式有这么几种:

1)完整引用。照录原文一句或一段话,不能任意删削或添加别的内容。前后要加引号。如果引文单独成一段,每行均比其它文字往后空两格。

2)概括引用。用作者自己的语言将引文的原意转述出来。前后无须加引号,也不用其它格式或符号加以突出。

3)分析引用。将引文的内容拆散、打碎,和论文作者自己的阐述分析文字自然地糅合在一起。这样可以避免由于单独的引文太多而使文章显得累赘或影响风格的统一。

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