1. 对数据进行标注和处理
不难学
Ai数据标注主要是针对语音、图像、文本等进行标注，主要通过做标记、标重点、打标签、框对象、做注释等方式对数据集作出标注，再将这些数据集给机器训练和学习。一般新手接触1-7天就可以顺手操作流程进行数据标注任务。根据项目难度不同有的一小时可以打几百个框，有的一小时可能打上千的拉框。也根据个人的熟练度有关，一般上手的员工一天的报酬可能拿到200-500左右。
当然在众包平台接单实现这样的收益可能有一些难度，在正常的项目方中熟手可以很容易达到这个程度。
2. 数据标注与处理
在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。
这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。
但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。
通过向机器学习算法提供具有此类异常的数据，我们是否可以及时，全面地访问相关信息?
不，当然不!首先需要清除此类数据。
这就是数据清理的地方!
数据清理是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要!
简而言之，如果尚未清理和预处理数据，则机器学习模型将无法正常工作。
尽管我们经常认为数据科学家将大部分时间都花在修补ML算法和模型上，但实际情况有所不同。大多数数据科学家花费大约80%的时间来清理数据。
为什么?由于ML中的一个简单事实，
换句话说，如果您具有正确清理的数据集，则简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。
我们将在本文中涉及与数据清理相关的一些重要问题：
a.什么是数据清理?
b.为什么需要它?
c.数据清理有哪些常见步骤?
d.与数据清理相关的挑战是什么?
e.哪些公司提供数据清理服务?
让我们一起开始旅程，了解数据清理!
数据清洗到底是什么?
数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题(“脏”)的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。
通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误。
为什么需要数据清理?
通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。
这有点像准备长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这一噩梦的困扰。
我们只需要这样做，否则我们就无法开始玩乐。就这么简单!
让我们来看一些由于“脏”数据而可能在各个领域出现的问题的示例：
a.假设广告系列使用的是低质量的数据并以不相关的报价吸引用户，则该公司不仅会降低客户满意度，而且会错失大量销售机会。
b.如果销售代表由于没有准确的数据而未能联系潜在客户，则可以了解对销售的影响。
c.任何规模大小的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到政府的严厉处罚。例如，Facebook因剑桥数据分析违规向联邦贸易委员会支付了50亿美元的罚款。
d.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。
数据清理涉及哪些常见步骤?
每个人都进行数据清理，但没人真正谈论它。当然，这不是机器学习的“最奇妙”部分，是的，没有任何隐藏的技巧和秘密可以发现。
尽管不同类型的数据将需要不同类型的清除，但是我们在此处列出的常见步骤始终可以作为一个良好的起点。
因此，让我们清理数据中的混乱!
删除不必要的观察
数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观测值。不需要的观察包括重复或不相关的观察。
a.在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果。例如，当我们组合多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。
b.不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(例如污迹或非数字字符)是无关紧要的观察结果。这样的观察结果是任何没有用的数据，可以直接删除。
修复结构错误
数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。
结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误。这些错误通常包括：
a.功能名称中的印刷错误(typos)，
b.具有不同名称的相同属性，
c.贴错标签的类，即应该完全相同的单独的类，
d.大小写不一致。
例如，模型应将错字和大小写不一致(例如“印度”和“印度”)视为同一个类别，而不是两个不同的类别。与标签错误的类有关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个单独的类，则应将它们组合在一起。
这些结构错误使我们的模型效率低下，并给出质量较差的结果。
过滤不需要的离群值
数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值。数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值。这样的异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题。例如，线性回归ML模型的稳定性不如Random Forest ML模型强。
但是，离群值在被证明有罪之前是无辜的，因此，我们应该有一个合理的理由删除一个离群值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时却不能。
我们还可以使用离群值检测估计器，这些估计器总是尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值。
处理丢失的数据
机器学习中看似棘手的问题之一是“缺少数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理丢失的数据，因为大多数应用的ML算法都不接受带有丢失值的数据集。
让我们看一下两种最常用的处理丢失数据的方法。
a.删除具有缺失值的观察值：
这是次优方式，因为当我们丢弃观察值时，也会丢弃信息。原因是，缺失的值可能会提供参考，在现实世界中，即使某些功能缺失，我们也经常需要对新数据进行预测。
b.根据过去或其他观察结果估算缺失值：
这也是次优的方法，因为无论我们的估算方法多么复杂，原始值都会丢失，这总是会导致信息丢失。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能会提供信息，因此应该告诉我们的算法是否缺少值。而且，如果我们推算我们的价值观，我们只是在加强其他功能已经提供的模式。
简而言之，关键是告诉我们的算法最初是否缺少值。
那么我们该怎么做呢?
a.要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”即可。通过这样做，我们实质上是添加了新的功能类别。
b.要处理丢失的数字数据，请标记并填充值。通过这样做，我们实质上允许算法估计缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。
与数据清理相关的主要挑战是什么?
尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自己的挑战。一些主要挑战包括：
a.对引起异常的原因了解有限。
b.错误地删除数据会导致数据不完整，无法准确地“填写”。
c.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图非常困难。
d.对于任何正在进行的维护，数据清理过程既昂贵又费时。
https://www.toutiao.com/i6821025363057967624/
3. 对数据进行标注和处理的目的
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/
4. 对数据进行标注和处理的方法
1.首先，我们打开我们电脑上面的excel，然后我们在表格中输入一些数字。如图所示
2.之后我们选中这些数字。如图所示
3.后我们点击工具栏中的条件格式，弹出的界面，我们点击突出显示单元格规则，之后我们点击重复值。如图所示
4.弹出的界面，我们点击确定。如图所示
5.这样我们就将重复值给标记出来了。如图所示
扩展资料
Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。在1993年，作为Microsoft Office的组件发布了5.0版之后，Excel就开始成为所适用操作平台上的电子制表软件的霸主。
5. 数据标注怎么操作
为了方便日常工作和数据信息统计管理，很多人依旧还需要使用Excel进行操作，利用Excel制作一些辅助性表格，那关于Excel怎么标记数据中的最大值这个问题，大家可以参考下面的方法。
打开文件，选中数据区域，在功能区，单击【条件格式】-【新建规则】。弹出新建格式规则对话框，选择使用公式确定要设置格式的单元格，单击【格式】，设置背景色为红色，字体为白色，即可得到结果
6. 数据处理与标注工作内容
目前主流的机器学习类型是深度学习，深度学习需要海量的数据做支撑，这些数据从哪里来，答案是数据标注行业。
数据标注简单来说就是对图像、语音、文本、视频等数据进行拉框、描点等标注操作，以满足机器学习需要的过程。
从事这项工作的职业就是数据标注员。
这是一张普通的图片：
这是经过数据标注后的图片：
上述图片使用的数据标注类型是2D框标注，标注后的图片可以用于自动驾驶领域机器学习。
而数据标注员的工作就是将图片中的行人以及车辆用2D框标出来。
目前数据标注仍然是劳动密集型行业，行业准入门槛较低，标注员的工作技术含量并不高。
不过，随着AI行业商业化落地进程的加快，高质量、场景化、精细化的标注数据集成为了人工智能企业的新需求，数据标注行业也在适应这场变革。
未来，高素质的数据标注员将越来越受到行业的重视。
7. 对数据进行标注和处理英文
语音标注是数据标注的一种类型，包括语音转写和语音合成两种。 语音转写是将语音数据转写成文本数据，语音合成是将语音内容进行合成。经过标注后的数据会被用于相应的机器学习，应用在语音识别等领域。 与其他标注工作类似，语音标注工作较为依赖人力，对标注员的责任心要求比较高。 近年来，随着智能交互技术对基础数据服务精准度以及场景度的要求越来越高，语音标注的难度也在逐渐提升，这对于语音数据标注员是一个比较大的考验。
8. 对数据进行标注的工作
数据录入标注公司主要做数据标注的，协助给在人工智能方面有发展的企业解决人工智能链接中，前端的标注环节。通俗点就是跟老师一样，教会机器识别各种物体，业务数据不同，需求不同项目间就会存在一点的差异性。
数据标注录入是机器认识这个世界的第一步，数据如果不经过标注就是在人工智能领域就是无效数据。一个对合格率要求高的项目，对需要训练的数据体量会很大，比如我们公司做的最多的就是教育行业的项目，可能因为一个简单的四则运算，就需要人工数据标注去对上万张的数据习题集或者作业照片进行标注处理。
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