人们常说“用数据说谎”，我要说往往数据的分析是没问题的，但这些分析却是建立在夸大或不实的数据之上。下面便是几个常见的“错进错出”案例。 在这项调查中，你花了20年的时间跟踪访问了作为代表性样本的10万个美国人；这些人当中，长时间玩视频游戏的跟不玩儿视频游戏的罹患结肠癌的几率基本一致。我们假设你的研究方法完美无缺。 在横向研究中，所有的数据都在同一时间点采集，研究者必须询问18岁的高中辍学生他5岁时对学校有何看法，而这一信息固然便是不怎么可靠的。 存活者误差 假设一名高中校长报告说，学生中的一组特定人群在4年中（编注：美国高中有4年）考试成绩稳步上升。这批人高二的得分比他们在高一时的成绩好。高三那年的分数更好，高四达到了最好。 20年后，追踪研究证实，幼年时期穿紫色睡衣确实与今后人生中取得成功有一个特别大的正相关。
我的意思是，有了这些数据，怎么还会有这么多的广告投入被白白浪费掉呢？ 难道数据会说谎吗？ 当然，数据本身是不会说谎的，但是我们常常会错误地解读和应用数据。 比如，在AdWords中，你可以获得展示次数份额（impression share）、关键字效果（keyword performance）和设备细分（device segmentation）等流量统计数据 从这些数据中，可以很清楚地看到，Campaign 3的CPC费用最低，点击率最高，用户点击数也最多。而Campaign 4的CPC几乎是Campaign 3的十倍。 数据对他们说谎了吗？并没有，事实上，由于他们不能正确地利用数据，以至于没有达到预期的效果，才会在表面上感觉数据欺骗了他们。 结论 在营销中，没有真正地理解数据可能会导致失败。 对线上营销来说，数据分析一个很棒的方式，但是如果你不能从流量、转化率和销售数据的角度来综合监测和审视广告系列，那你就是搬起石头砸自己的脚。 那么，你是否正确地使用了数据？你有没有对自己说谎呢？
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大数据时代，数据被称为新时期的石油，但与石油又不同，其价值的体现很大程度依赖于人的解释，虽然数据本身不会说谎，但这给数据说谎提供了操作空间，具备数据甄别能力对于你更真实的去理解数据大有好处。 这个故事虽经典，但是让你意想不到的是：案例是编造的，这个经典的“啤酒和尿布” (Beer and Diapers)的案例，不仅是《大数据》类图书的常客，事实上，它更是无数次流连于“数据挖掘”之类的书籍中 这不禁令人生疑：如果大数据应用如此可行，Netflix为何情有独钟《纸牌屋》。 真相被淹没在有关《纸牌屋》和大数据关系的海量报道中。 数字不会说谎，但说谎的人会想出办法。 Part 7 画图的伎俩 在显示趋势时，直线图形非常有用。而对于趋势，人们总是津津乐道于发现它、分析它，甚至预测它。 总结 11种数据说谎的艺术，总是时不时的出现在我们的周围，无论你多么小心，总会时不时的被欺负一下，用以下颇有讽刺意味的科学家故事结束。
但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。 然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 ? 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。 下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ? 同样，现在也有些学者发现了这样一种现象，即公司在互联网中搜索量的变化，会显著影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。 一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。 （六）基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎 电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。
但这是一种主观的判断，所以我们通过启发式的方法深化该原则，规定类或模块只有一个改变的原因。 举一个反例，某一个类它打开与数据库的连接，拉出一些表数据，并将数据写入文件。 这个类有多个改变的可能：采用新的数据库，修改文件输出格式，决定使用ORM等。从单一职责角度来看，这个类做得太多了。 在日常生活中，您偶尔会在湖边城镇看到一些“鸭子”车。 L是里氏代换原则 里氏代换原则(LSP)是面向对象编程中最独特的一个。里氏代换原则中说，任何基类可以出现的地方，子类一定可以出现。 这给相关的代码带来了更多的灵活性 - 你可以替换成任何符合Stream规范的类，它依旧可以运行。 联想一下现实生活，假如你到当地的商店，用信用卡付款。 如果你有一个简单的方法来描绘、记住这些原则，那么它们将融入你知识的血液中。
日常生活工作中，处处都会与数据打交道，但你知道数据是会“说谎”的，即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。 隐秘层次:★★☆☆☆ 破解方法:询问分析师的图表各个含义，了解基本图表查看常识。 第二种 数据处理欺骗 数据处理中的欺骗方法通常包括抽样方法欺骗、样本量不同、异常值处理欺骗等。 比如某天的销售数据中，可能存在异常下单或行单，导致品类销售额和转化率异常高。如果忽视该情况，结论就是利好的，但实际并非如此。 第三种 意识上的欺骗 这种欺骗是等级最高也是最严重的欺骗和错误，通常存在于数据分析师在做数据之前就已经下结论，分析过程中只选取有利于证明其论断的方法和材料，因此会在从数据选择，处理，数据表现等各个方面进行事实上的扭曲 数据报告中存在明显的观点，对于事物的分析只讲其优势或劣势，不全面也不客观。现在很多互联网分析师就是属于这类，大家注意辨别。
Vue 提供了一种简单优雅的处理动画的方法。你可以通过添加一个 <transition /> 指令轻松应用它们，该指令为你完成所有繁重的工作。 或者，你可以利用 JavaScript 钩子将更复杂的逻辑纳入你的动画中，甚至可以添加第三方库（如 gsap）以实现更高级的用例。 ，或者你需要更精细地控制过渡中的关键帧，那么你必须使用动画。 在动画过程中，Vue 会为封闭的元素添加适当的类。 Transition Classes Enter v-enter-from：起始状态。 v-enter-active：活动状态。 总结 本文介绍了Vue.js在现实生活中如何实现转换和微交互的例子，以及这些功能是如何提高用户体验的。作者指出，Vue.js是一个灵活的框架，可用于实现各种各样的功能。
作者｜宋天龙 编辑｜Miggy 日常生活工作中，处处都会与数据打交道，但你知道数据是会“说谎”的，即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。 隐秘层次:★★☆☆☆ 破解方法:询问分析师的图表各个含义，了解基本图表查看常识。 2 数据处理欺骗 数据处理中的欺骗方法通常包括抽样方法欺骗、样本量不同、异常值处理欺骗等。 比如某天的销售数据中，可能存在异常下单或行单，导致品类销售额和转化率异常高。如果忽视该情况，结论就是利好的，但实际并非如此。 3 意识上的欺骗 这种欺骗是等级最高也是最严重的欺骗和错误，通常存在于数据分析师在做数据之前就已经下结论，分析过程中只选取有利于证明其论断的方法和材料，因此会在从数据选择，处理，数据表现等各个方面进行事实上的扭曲 数据报告中存在明显的观点，对于事物的分析只讲其优势或劣势，不全面也不客观。现在很多互联网分析师就是属于这类，大家注意辨别。
但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。 因此，它是陌生的，也是熟悉的。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 ---- 一、数据挖掘的算法类型 ? 还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。 同样，现在也有些学者发现了这样一种现象，即公司在互联网中搜索量的变化，会显著影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。 一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。 （六）基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎 电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。
在本文中，为了验证我们的神经网络体系结构从语音中识别情感的性能，我们首先在社区中广泛使用的语料库IEMOCAP上进行训练和测试。 然后我们使用了与真实生活语料库相同的架构，CEMO，由485个发言者的440个对话(2h16m)组成。在这些现实生活中的紧急对话中，呼叫者最常表达的情绪是恐惧、愤怒和积极的情绪，如解脱。 在IEMOCAP的一般主题对话中，最常见的情绪是悲伤、愤怒和快乐。 现实生活中的情感显然比行为的情感更复杂，这主要是因为说话者的情感表达有很大的多样性。索引术语-情感检测，端到端深度学习架构，呼叫中心，真实生活数据库，复杂情感。 端到端语音情感识别 现实生活中应急呼叫中心数据记录的挑战.pdf
被忽视的非结构化数据 在过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。 不可否认，这些数据的体量足够巨大，然而我们今天必须承认这些只是冰山一角——行业公认的数据是，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据，包括各种办公文档、图片 结构化数据的局限性 然而在对结构化数据进行分析和挖掘的过程中，我们越来越多地发现一些新的问题，甚至已经造成很大困扰： 1、结构化数据可能在“说谎” 结构化数据的优点在于便于统计和处理，包括结构化数据的形成本身就可能来自于统计 很多时候我们发现，无论是从受众的接受程度还是所传递的信息量来看，即便是再酷炫的统计图表，也抵不过一分钟生动的视频。这一点从各大企业官方网站的变化中，就能明显地感受到。 非结构化数据带来的新机会的 作为大数据产业的重要组成部分，甚至应该是产业的主体，非结构化数据一旦受到重视，注定将带来前所未有的发展机遇，吹响大数据时代下半场比赛的哨音。
假设你有一个好朋友的孩子即将在本月出生，具体出生日期不确定，孩子的性别不确定，你每月15号发工资，你希望在你有工资的情况下 ，等孩子出生第一时间知道孩子的性别，给孩子买一个合适的礼物。 在这种场景下你需要做两件等待的事情，1 ：孩子什么时候出生及孩子的性别 2 ：等你发工资。 现在我们来用Promise模拟这个应用场景 // 假设今天是月初的第一天 // 用随机数A模拟孩子出生的日期 // 用随机数B模拟孩子的性别 0是女孩 1是男孩 // 用随机数C来模拟当月的工资 （销售人员的工资随机性比较大 比如今天是1号，孩子是13号出 //生，那么我们需要等13天(用13秒模拟)才知道孩子的性别 ，孩子的性别也是随机的 let promiseBirth = new Promise((resolve, reject) => { setTimeout(() => { // 使用setTimeout模拟等待的过程 resolve(B); // 等待孩子出生之后，获取到孩子的性别 }, A
AI 研习社按：日前，亚马逊欧洲商业智能部门负责人、资深数据科学家 Karolis Urbonas，在发表了题为《用数据说谎》的博文。文章总结了用数据误导人最常见的三种方法。 举个例子，数据分析师会有意无意地有所倾向、偏颇，这很难避免；还会受到来自周围同僚、上司的压力或是期望，又或是项目赶时间。除此之外，数据分析和解读的过程也存在天然的风险，导致最后的“说谎”行为。 数据科学家对于在数据中找出某种模式、合理解释，常常会心痒难耐。这时，他们很可能会忽视一个事实：并没有足够的数据来下结论、或回答问题。后者是完全正常的。这时候，也可能问题本身需要重新定义。 这类建立在谬误之上的成功，导致许多工作被聚焦于发现模式、分段以及“非同寻常的东西”。当然，许多时候这些都是正常存在的，真实数据中也会有许多噪音。 但是，这种事的风险很大，并且容易导向一系列昂贵的错误决策。 小结 这当然不是一个完整的“用数据说谎”列表。如要彻底学习，你应该学习心理学理论中其它能影响你的主观判断以及洞察力的认知偏差。
问：「数据会说谎」的真实例子有哪些？ 究竟是数据在说谎，还是逻辑在说谎？最好是你遇到的真实案例，你是如何判断数据表明的错误的？ Han Hsiao答：[1600赞]（学术向） 一、数据来源如何说谎 最简单的层级，在查阅统计报告之前首先应该关注的是报告出处以及数据来源。以工业品和消费品为例主要的数据来源如下所示： ? 可以参考调查问卷的设计与评估 (豆瓣)。 二、数据统计如何说谎 数据统计中常常会出现的谎言，这是因为虽然原始的数据相同，但是数据处理的过程不同。 (4).统计指标的区别 数据统计的业务指标成百上千，根据不同目的选择合适的指标组合，就能实现说谎的效果。 我们都知道，平均数是表示一组数据集中趋势的量数，它是反映数据集中趋势的一项指标。 所以数据不会说谎，使用数据的人才会说谎；有些人是无意，有些人是蓄意。
3D模型通常是在专门为此制作的另一个程序中设计的。它们充满了您在SceneKit编辑器中找不到的功能。后者更多用于编辑和添加效果。无论您是自己创建还是购买，都需要将它们导入Xcode。 在本节中，您将学习如何导入3D资源并进行调整，以使其在您的应用中运行良好。 3D建模软件 3D艺术家在他们用于创建图形的建模软件方面有自己的偏好。我们将瞥一眼一些专业人士。 它配备了一个存储和共享模型的库。3D Warehouse中的所有资产都可以免费下载。我们将使用此平台下载我们的3D模型。 ? 艺术家甚至可以从任何物理对象或地点捕获的点云数据创建模型，这样他们就不必从头开始。可以轻松地与其他协作者共享图形。但是，它只支持Windows。 ? 3DS 3D的常用文件格式 无论使用哪种建模软件，您都可以导入或导出到其他类型的文件中。这是您可以找到的常见格式列表。
电影中只要不是纪实类型的，基本上都会为了艺术效果而拉伸镜头达成某种效果。 程序员正向工作主要在搭建框架这块需要花费的时间比较多，一旦有了框架在里面添加功能就会变得比较简单，主要还是工作量和时间方向，面对漏洞非常少的软件黑客在早期的尝试过程是非常枯燥的，肯定不会像电影里面直接敲下电脑服务器的数据就能获取到位了 成为黑客的前提首先是基本功过硬，逆向类的编程相对正向的功能需求在基本功上要求更加苛刻，操作的时候没有严格的标准，完全凭着自己一种强大的意志力去钻研摸索，而且黑客不像是程序员那样有着定向的培训班，可以花钱借助外力完善自己的知识缺块 ，当然现实中也有一些机构在培训黑客，但真正的黑客从来不是靠培训出来的，黑客都有着极强的自我学习能力，在破解某个具体的细节点的时候没有人给你准确的答案，因为每个软件的实现细节又不尽相同，需要找的漏洞又不相同 抓取网络包分析关键数据然后组织成欺骗数据包这些在网络操作中也是很常见 3.常见的安全知识，攻防套路，这些属于专业安全知识，一个合格的黑客起码是一个合格的网络安全程序员，只不过工作的方向不同，专业黑客知识需要拥有
COVID-19期间的禁闭对世界各地的农业造成了严重影响。作为一种有效的解决方案，基于目标检测和机器人收获机的机械收获/自动收获成为迫切需要。 在自动收获系统中，鲁棒的少镜头目标检测模型是瓶颈之一，因为该系统需要处理新的蔬菜/水果类别，并且为所有新类别收集大规模注释数据集的成本很高。有许多由社区开发的少数镜头目标检测模型。 然而，它们是否可以直接用于现实生活中的农业应用仍然是个问题，因为常用的训练数据集与实际农业场景中收集的图像之间存在上下文差距。 为此，在本研究中，我们提出了一个新的Cucumber数据集，并提出了两个有助于弥合上下文差距的数据扩充策略。 实验结果表明：1）现有的小镜头目标检测模型对新的Cucumber类别的检测效果较差；2）提出的增强策略优于常用的增强策略。
大家在生命科学研究时，是否经常遇到自己的数据与他人不一致？ 在检查了实验流程、理论推导后，始终找不到原因。在几乎脱发时，开始了灵魂拷问：我是谁？发生了什么？我为什么要做科研？ 其实，duck不必。 下面以“咪喹莫特建立银屑病小鼠模型”为例，探讨一下品系差异在动物实验研究中带来的差异。 皮肤病研究领域的伙伴们应该非常熟悉这个动物模型。 咪喹莫特本来是一款用于治疗皮肤疣的小分子免疫调节剂，但是其治疗机制目前尚不完全清楚。 ? 意外的是，在毒性试验中，发现大鼠和小鼠局部皮肤短期连续给药后可造成严重红斑、脱皮、结痂。 后来者在进行研究时，不知道该选择哪个品系的啮齿类动物进行实验。往往是课题组以前用什么品系，现在还是沿用，这算好的。还有人看了1篇文献就立马开始实验，然后一通操作猛如虎，后发现数据完全对不上。 回到今天主题，在充分检查自己实验流程后，如果还是发现自己的实验数据与已发表研究存在矛盾或不相符的地方，不妨再检查一下动物品系是否存在差异或者自己关注的蛋白或核酸等是否在此品系上存在某些特殊性。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 [今日3篇文章] 1.数据中的城市，城市中的数据 2.解密：“女博士”如何领导美帝神秘机构DARPA 3.2014年可穿戴设备之非官方报告 作者:凯尔·格雷科（Kael 它告诉我们，在本质上城市数据中蕴含着强大的力量，但它并非总是有效；这些数据对人的行为在无数的时间和空间维度上进行了压缩，人们实际的人际关系与他们所表现出来行为之间存在巨大的差异。 我们正在试图从这一团混乱中清理出一种合理并且可验证的观念，例如，重新定义我们的建模、模拟和解读数据的过程，使得我们提取数据价值的过程是可被检查验证的。 分析与可视化：数据中的利雅得 ? 1）基于利雅得地形的通话行为的平均数据。图中的高度和颜色代表15分钟内整合的行为。 ? 通过概率变换，我们将收集到的OD交通数据转化为具体的地理信息系统（GIS）中的路段数据库中的信息，我们有可能对各种交通出行人群对于整体运输网络的影响进行量化——这表明建设一个细致全面的实时通勤展示系统是可能的
著名的美剧Lie to me《千谎百计》相信不少听友都看过，说的是一位很厉害的心理学家能够通过人在说话时，零点零零几秒的瞬间表情，判断出这个是否在说谎。 因此，他们开发的这套系统，由研究人员对AI进行了系统的训练，查看大量的法庭视频，让它辨别五种我们已知的、表明某人在说谎的微表情——皱眉头、眉毛扬起、唇角扬起、嘴唇突出和头部侧转。 对AI进行系统的训练之后，可以分析各微表情所占比例， 微表情的识别准确率也会更高 之后为了更好地提升测谎系统识别准确率，研究人员让它开始了漫长的机器学习过程，研究人员 在现实生活中的谎言检测数据库来进行评估 因此，系统需要从多方面处理人们之间的差异，如拍摄人物的视角、视频质量的变化和背景噪声，然后研究人员从这121个试验视频数据库中截取104段视频子集，其中包括50段真实视频和54段误导性视频。 结果显示，只有在视觉模态中，人类判断一个人是否说谎的能力非常差劲，而仅靠音频，人类识别谎言的能力反而比机器还要强一点。所以下次不要光被外表骗了，还要注意听他的声音！
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