Извлечение информации из данных
Введено| English | Значение |
|---|---|
| information/ˌɪnfəˈmeɪʃn/ | информация |
| data sets/ˈdeɪtə sets/ | наборы данных |
| patterns/ˈpætnz/ | паттерны |
| trends/trendz/ | тренды |
| Filtering/ˈfɪltərɪŋ/ | фильтрация |
| Cleaning/ˈkliːnɪŋ/ | очистка |
| correlation/ˌkɒrɪˈleɪʃn/ | корреляция |
| Causation/kɔːˈseɪʃn/ | каузальность |
| Metadata/ˌmetəˈdeɪtə/ | Метаданные |
| visualization/ˌvɪʒuːəlaɪˈzeɪʃn/ | Визуализация |
| bias/ˈbaɪəs/ | Смещение (предвзятость) |
From raw data to information
- Raw data by itself is just numbers and text.
- The goal is to turn it into useful information 信息 — something that answers a real question.
- Programs can scan huge data sets 数据集 far faster than a person.
- By scanning, they find patterns 模式 (things that repeat) and trends 趋势 (changes over time).
Превращение сырых данных в то, что отвечает на реальный вопрос, дает:
Сложность 1/5 · 100 монет + небольшой бонус за первое выполнение сегодня
Информация — это данные, ставшие полезными — закономерности и тренды, отвечающие на вопрос.
Соотнесите каждый термин с его значением.
Сложность 2/5 · 140 монет + небольшой бонус за первое выполнение сегодня
Программы сканируют наборы данных, чтобы найти оба этих аспекта.
Preparing messy data
- Real data is messy, so it must be prepared first.
- Filtering 筛选 keeps only the rows you care about and hides the rest.
- Cleaning 清洗 fixes problems — removing duplicates, filling missing values, correcting mistakes.
- Preparing data this way makes the later analysis meaningful and trustworthy.
Filter the rows you need, then count, sum or average them
Фильтрация или очистка?
Фильтрация оставляет только нужные вам строки; очистка исправляет проблемы в данных (дубликаты, пустые поля, ошибки) перед анализом.
Удаление дублирующихся строк и заполнение пропущенных значений является частью очистки данных.
Сложность 1/5 · 100 монет + небольшой бонус за первое выполнение сегодня
Очистка устраняет проблемы, чтобы анализ можно было доверять.
Correlation is not causation
- A correlation 相关 means two things change together (ice-cream sales and sunburns both rise in summer).
- Causation 因果 means one thing actually causes the other.
- A correlation does not prove causation.
Don't confuse the two. Ice cream does not cause sunburns — hot, sunny weather causes both. Two things rising together can share a hidden cause, so a correlation alone never proves that one causes the other.
Продажа мороженого и солнечные ожоги растут летом. Это показывает:
Сложность 1/5 · 100 монет + небольшой бонус за первое выполнение сегодня
Жаркая погода вызывает оба явления — общий источник, а не причинно-следственная связь между ними.
"Данные о данных", такие как дата и местоположение фото, называются ______.
Сложность 1/5 · 100 монет + небольшой бонус за первое выполнение сегодня
Метаданные помогают организовывать, искать и находить информацию.
Опрос только людей, скачавших приложение, о том, насколько оно популярно, вводит:
Сложность 1/5 · 100 монет + небольшой бонус за первое выполнение сегодня
Метод сбора искажает результат — смещенная выборка.
Metadata, visualization, and bias
- Metadata 元数据 is "data about data" — a photo's date, camera, and location. It helps organize and search.
- A visualization 可视化 turns data into a picture (a chart or graph) so a pattern is obvious at a glance.
- Always ask how the data was collected: bias 偏差 is a slant that pushes conclusions one way.
Biased survey. A company asks "Is our app popular?" but surveys only people who already downloaded it. Almost all say yes — but unhappy users never took the survey, so the happy result is misleading.
Programs turn raw data sets into information, finding patterns and trends. Prepare data by filtering (keep relevant rows) and cleaning (fix problems). Beware: a correlation never proves causation, and bias in how data was collected can mislead. Metadata and visualization help organize and reveal insight.