今年全国两会上，冯小刚炮轰国内收视率造假再次引发关注：“统计收视率的，一个是国内的索福瑞，另一个是国外的尼尔森。国内很多剧的收视率数据都是造假的。...后来国外的尼尔森渐渐不带索福瑞玩了，担心每次统计的数据不一样，自己的招牌被砸了。”...上述电视台栏目负责人则坦言：“除了索福瑞，我们还可以看到尼尔森数据，我们也是绝对的最强栏目，但现在官方只认索福瑞，所以很多人在背后使阴招，认真做节目的就吃亏了。”...“因为索福瑞是用几百个样本户代表几百万人的城市，因此每收买一个样本户，对方就能获得一份额外收益。”二是“(其它电视台)可能串通索福瑞公司内部人员，根据需要修改数据。”...但是，在这些数据反映的是真实的收视率，而放到索福瑞就是另一个情况了”。 对于数据造假的疑问，记者多次尝试联系尼尔森公司以及索福瑞副总经理郑维东，但截至记者发稿也未收到任何回应。
来源： 南枝向暖北枝寒MA https://blog.csdn.net/mall_lucy/article/details/108655317 【导读】：开发项目的时，为了测试常需要造假数据，经常要尽量的模拟真实环境...，通常要费大量手工而且造出来的数据，而且通常手工造出来的看起来也很别扭，费时又费事，有没有更好的办法？...有，这里给大家介绍一个“专业造数“库Faker，满足你对模拟数据的所有需求。 --- 以下是正文 --- 项目开发初期，为了测试方便，我们总要造不少假数据到系统中，尽量模拟真实环境。...Faker(locale='zh_CN') >>> fake.name() '李洁' >>> fake.address() '上海市兴安盟县江北东莞路r座 803484' 参数 locale：为生成数据的文化选项...实战使用 在数据库建一张表，通过Faker造数据，插入到表中。并且打印Faker造的数据。
GH Page地址 学习Prometheus各种函数的时候最好能够造一些我们想要的数据来测试，但是Prometheus没有提供直接操作其数据库的功能，所以在这里安利一个工具。...下面讲一下步骤： 提供假指标数据 我做了一个提供假指标的工具prometheus-mock-data。利用这个工具我们可以提供给Prometheus我们想提供给它的指标，这样便于后面的测试。...新建一个文件scrape-data.txt，内容见gist，这个文件里定义了每次Prometheus抓指标的时候所能抓到的值，这个工具会依次提供这些指标（当然你也可以写自己的假数据）。...8080:8080 \ chanjarster/prometheus-mock-data:latest 用浏览器访问：http://localhost:8080/metrics，刷新几次，能够看到指标数据在循环显示...Grafana docker run -d \ --name=grafana \ -p 3000:3000 \ grafana/grafana 在Grafana里配置Prometheus数据源
前言 老板说，明天甲方要来看产品，你得搞点数据，而且数据必须是“真”的，演示效果要好看一些，这样甲方才会采购咱们的产品。一般开发接到这种过分要求都不会很乐意去做，这完全是体力劳动了，而且很棘手。...今天胖哥教你一招，让你做出逼真的“假”数据。 2. javafaker ? 这张图大家都很熟悉吧。我们Java也能搞Fake，它就是Javafaker，专门用来制作仿真数据。...，而并不是用来造假。...： Faker fakerWithCN = new Faker(Locale.US); 这里我们使用中国来生成模拟 10 条仿真数据： for (int i = 0; i < 10;...javafaker生成的仿真数据 是不是看上去跟真的一样，但是一定要用到正途，不要用到歪门邪道上。 3.
2014年1月，新浪微博与央视-索福瑞媒介研究有限公司（CSM）达成战略合作，将共同推出微博收视指数，为电视媒体从社会化传播的维度开展节目评估、营销传播提供标准化分析工具。...央视-索福瑞２０１３年在北上广深四城市开展的基础研究数据证明了这一趋势，在社交平台上发表对电视节目见解的观众中，过半观众使用的是微博。 ...为什么是央视-索福瑞？ 为什么是微博？ 答案非常简单：微博是国内最热的公共社交平台，观众在微博讨论、节目在微博推广、数据在微博产生。 微博与电视有天然的亲和性。...为什么是央视-索福瑞（CSM）？ CSM是国内最具权威性的广播电视视听率专业调查机构。自1997年成立以来，CSM视听率数据一直被公认为广播电视市场的通用货币。 ...半年前，央视-索福瑞的外方母公司Kantar Media与Twitter在欧洲已开展了社交电视数据挖掘的战略合作。 微博拥有海量的数据金矿，CSM具备电视业界强大的调研和分析能力。
但在这一过程中，内鬼、羊毛党、刷量中介总会趁虚而入，成为刷量造假的核心群体。那么，今天就根据我的经验来谈谈怎么通过数据分析，辨别流量的真实性，揪出异常渠道。...做渠道数据分析的前提是拿到靠谱的第一手数据。数据如果不够准确，那么基于此数据进行分析也就没有任何意义。...数据获取只是万里长征第一步，防作弊分析才是重中之重。...这些行为已经跟真实的用户行为几乎没有差别了，很难从技术上分辨这些数据。但我们还是能从数据上分析出一些蛛丝马迹，下面就讲讲具体的辨别方法。...想要辨别的话，一是跟日常数据做比较，在没有活动或重大更新之类的影响下，真实用户的行为数据应该是趋向平稳的，这个能从某个页面的访问或功能使用时长判断；二是参考权威数据，应用宝之类的应用市场或第三方评测平台
} }, mounted() { // 数据mock、请求拦截 axios[urls.userTableData.type](urls.userTableData.url.../urls' 然后，定义第一个假数据userTableData，是一个长度为10的数组，数组每一项都是对象，对象键根据vue中表格需要进行配置。...let params = Mock.mock({ // 数据池 'userTableData|10': [{ // 图表过滤所需数据 'name': '@cname',...Mock.mock(urls.userTableData.url, urls.userTableData.type, params.userTableData) // 请求该接口时，拦截请求并返回对应数据...最后，观察vue文件中的ajax请求，返回的response.data的数据就是我们mock的params.userTableData假数据。
但是呢，因为金主们的外行，所以很多公司走标准流程的过程中其实可以完全不做单细胞的建库测序出真实数据，可以凭空捏造数据。。。。 看完了微信交流群的讨论，让我不寒而栗。...我也简单的了解了一下单细胞数据造假的可能性，确实是有一些统计学算法是可以模拟生成单细胞转录组数据，从而跳过这个单细胞的建库测序的过程，如下所示： Splatter，https://bioconductor.org...需要自己读文档哈： Splatter文档 然后我看到了一个中文翻译：模拟单细胞RNA测序数据的R包-Splatter，感兴趣的也可以读一下。...这样的话，两分组的六个样品，十万块钱左右的项目的单细胞转录组数据就被模拟出来了哈！...因为它可以依赖于一个项目模板数据去模拟类似的数据，这样的话就看起来合理很多！ 其它包的用法，我这里就不赘述了，感觉要是教给了心术不正的小伙伴来说，就跟目前的chatGPT一样的，让人不寒而栗！
那些盲目相信“政府监管”的人最近傻了眼，尽管环保部副部长翟青在国务院新闻发布会上向全国人民承诺环境监测数据不可能造假，但全国各地仍旧纷纷传来数据造假的“利好消息”。...虽然国人从1972年官厅水库污染之后，每一天都在向成为环境难民方向堕落，但成功的“环境数据造假”，一直让很多人蒙在鼓里。...而一旦政府自己成天存心想要隐瞒数据，却想要企业不隐瞒，就缺乏了基本的执政底气。在这个世界上，只有政府率先不造假，才可能理直气壮地要求企业不造假。...中国的环境监测，算是迈出了惊险的一步，蹒跚着要“走出数据造假时代”。 政府负责监测的空气数据是开始逐步诚实了，但政府负责监测的水，重金属，土壤，仍旧是“国家机密”，仍旧有可能公然造假。...只要这些环境监测数据还存在成为“国家机密”的一天，企业的环境监测数据，就必然仍旧可能存在造假。
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。...3.数据标准化 数据标准化也是一个让数据落在相同区间内常用的方法，常用Z标准化或0-1标准化，如果不提前告知，可能会误以为两列数据取值异常接近，不符合实际业务场景，比如: ?...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。...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...综上，当你遇到以下数据情形，就需要警惕数据的真实性了: 数据报告从来不注明数据出处，数据时间，数据取样规则，数据取得方法等。现在市场上很多报告都属于这一类。
金磊 白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 家人们，图片造假这事，简直不要太离谱。 最近就有这么一位小姐姐，她不太想帮朋友搬家的忙，于是就通过几句话，秒出了张造假住院图瞒天过海。...还有更离谱的造假恶作剧！ 这位小姐姐自从解锁了这么简单的PS功能，她似乎在“造假”的路上一去不复返。 连自己的发型师妈咪都开始恶搞了起来，声称自己在“换头”，她妈立即不淡定了： Bad idea！...依旧是换背景、换衣服、大变活人： 为了增加信服力，小姐姐又拍了一张照片，开始造假在理发店洗头的样子： 最后，一张造假“定妆照”一并奉上： 不淡定的老母亲立即拨通了视频电话，一看，原来是一场“逗您玩...也有人对技术之于未来的发展产生了恐惧心理： 但说到拿造假照片来请假，还得看打工人亲身的血泪史——拿出你的诊断书！ 不过话说回来，诊断书……也是能造假了吧……
这两天，天猫双十一交易额造假的事情持续发酵，因为曲线过于完美，所以受到了很多人的质疑。...不过天猫官方也出面澄清了：数据造假？没！必！要！哈哈哈，这真的是个门外吃瓜群众难以分辨的事情。 那么是否真的是当数据完美符合某种数学公式时，就会存在人为干涉的情况呢。 ?...既然我们一时之间难以分辨天猫数据的真假，那么我们可以使用其他的数据来验证下呀，比如 GDP！这个数据可是代表着一个国家经济实力的重要指标，当年我国 GDP 超越邻居的时候，还狠狠的自豪了一把呢！...数据整理 我们现在手中有一份全球各国历年 GDP 的数据文件，先来查看下2018全球 GDP 总量排行前几名 ?...而此时，我们先是发现了天猫双十一的交易金额符合多项式归回，现在又对比美国和我国的 GDP 总量数据，也是符合多项式归回的，而且两者都可以归结为经济类数据，且都可以在一定方面反映出这个国家的经济水平。
“刷”和“水”就是伴随着这一个现象产生的名词，刷单、刷榜、刷钻、刷流量、刷评论、刷点赞……水军、水贴、水评、僵尸粉……互联网在成就所谓的大数据，但实际上这些数据却有不少垃圾数据、甚至是人工制造来影响人们决策的脏数据...但实际上在执行过程中，平台不同团队、甚至一个团队不同成员之间为了实现运营目标，均会不断地放下原则，对第三方数据造假行为管制的口子可大可小。倘若平台自身将数据注水当做理所当然，还是让人十分吃惊的。...不过，企业的数据要有价值的前提是用户信任你，如果经常出现做假数据被公之于众的情况，恐怕用户以后也心知肚明，你数据夸得再大也没人当真了，大家都知道就这么回事。...看上去预约数、抢购数、团购数造假并没有伤害用户的利益。但本质上用户还是在虚假数据的引导之下做出了消费决策，还是算得上利益受损。...因此，未来要减少企业数据造假恐怕还是得靠第三方力量，就像会计师事务所审核企业财务数据一样，未来或许会有第三方认证机构来对各大平台的对外数据进行认证。 政府介入也是有可能的。
项目开发初期，为了测试方便，我们总要造不少假数据到系统中，尽量模拟真实环境。 比如要创建一批用户，创建一段文本，或者是电话号码，抑或着是街道地址或者IP地址等等。...庄阳' >>> fake.address() '浙江省台北县沈北新北京街i座 285123' >>> fake.phone_number() '13223924289' 复制代码 你会发现，fake的假数据还挺真实的...C:\Users\lzjun\workspace\>faker name Samantha Washington 复制代码 我可不可以创建属于自己的fake数据呢？
那游戏行业中常见的买量造假方法有哪些？ 1，利用手机程序自动从APP市场下载安装的造假方式 这种方法是一种便是上述海淀警方侦破“推广数据诈骗案”事件中广告推广公司所使用的造假手法。...另外一种方法用程序模拟出来的数据点击服务器也就是数据库，来达到用户造假的目地，不过这种方式效率实在很低，已经被基本已经被淘汰了，毕竟现在想要获得一些用户数据是一件非常容易的事情。...上诉所说的两种不同买量造假的方式便是游戏公司所常用的招数。 游戏买量造假是如今很多游戏公司都无法避免的情况，虽然无法避免，但是想要分辨出哪些数据有问题也不是一件很难的事情。...只有游戏公司加强对数据的监管，对比同行的买量情况，哪些是异常数据是否造假一目了然。...注册用户的成本变高可以说是不少广告推广公司铤而走险，步入灰色地带进行数据造假的最主要原因。
” 在做程序开发的时候，我们经常会用到一些测试数据，相信大多数同学是这么来造测试数据的： test1 test01 test02 测试1 测试2 测试数据1 这是一段测试文本 这是一段很长很长很长的测试文本...不仅要自己手动敲这些测试数据，还敲的这么假。那有啥办法呢？难不成有什么东西能自动给我造点以假乱真的数据啊？你别说，还真有！...在 Python 中有个神库，叫做 Faker，它可以自动帮我们来生成各种各样的看起来很真的”假“数据，让我们来看看吧！...看起来地址是省份、地级市、县级市、街道是随机组合的，文本也是一些随机的词组合而成的，但其实这样已经比文章一开头列的测试数据强太多了。...依赖于 Provider，是 Provider 提供给了 Faker 对象生成某项数据的能力。
在做程序开发的时候，我们经常会用到一些测试数据，相信大多数同学是这么来造测试数据的： test1 test01 test02 测试1 测试2 测试数据1 这是一段测试文本 这是一段很长很长很长的测试文本...不仅要自己手动敲这些测试数据，还敲的这么假。那有啥办法呢？难不成有什么东西能自动给我造点以假乱真的数据啊？你别说，还真有！...在 Python 中有个神库，叫做 Faker，它可以自动帮我们来生成各种各样的看起来很真的”假“数据，让我们来看看吧！...看起来地址是省份、地级市、县级市、街道是随机组合的，文本也是一些随机的词组合而成的，但其实这样已经比文章一开头列的测试数据强太多了。...依赖于 Provider，是 Provider 提供给了 Faker 对象生成某项数据的能力。
近日，大厂程序员在知乎吐槽“能力很强的同事学历造假，被辞了”，引发热议。 “ 本科211，硕士去了哥伦比亚大学，因为GPA过低，第一学期就被开除。国外黑了两年，造了个假学历回国，竟然还过了背调。...不少网友震惊：大厂程序员已经卷到，211学生都需要学历造假！？ 其实，程序员学历匹配不上能力的问题一直存在。...前不久32万人参与的“是否开除学历造假但能力强的员工”投票中，竟有26万人反对开除，且纷纷抗议： 想靠技术来弥补学历劣势，真的好难！...计算机硕士包含多门核心课程及众多选修课程，覆盖了计算机科学、人工智能、大数据等热门方向。...例如：计算机与软件架构；数据库；云计算；人工智能；机器学习；数据挖掘、社交网络分析；自然与语言处理；计算机视觉… 2 4天训练营 你将收获什么？
原数据团队主要帮助投资机构和监管机构还原互联网企业真实数据水平，降低投资与合作风险，针对互联网行业普遍存在的数据造假现象，究其原因，拆其伎俩，防止各投资机构中招。...一、 数据造假的利益链 天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往。任何经济行为，背后都有利益逻辑在。...而且，由于虚拟运营商的手机号可以包月使用，这样的造假手法成本得以进一步降低。 三、 数据造假的分析和判读 如果你关注互联网行业的投资机会，你很可能对此深恶痛绝但束手无策。...原数据团队分享以下几点数据造假判别方法，希望能对你有所帮助。 首要的是，我们要建立综合考察互联网公司的运营指标体系，不能只用单一的指标来衡量。...基于以上三点，虽然能够判别出一些造假信息，但是需要专业数据尽调团队撰写多种算法和模型，进行验证，才能给出相对准确的结论。
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