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题名:
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AI辅助数据质量监控 / (美) 杰里米·斯坦利, (美) 佩奇·施瓦茨著 , 李晗玥, 柯幸烨, 陈天皓译 |
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ISBN:
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978-7-111-78025-0 价格： CNY79.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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202页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2025 |
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内容提要:
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本书主要介绍了如何确保企业所依赖的数据的质量。书中详细阐述了自动化数据质量监控的重要性，并提供了实用的方法，帮助企业高效地覆盖所有数据表，主动发现数据问题，并立即解决。作者们解释了如何构建无监督机器学习模型来检测数据问题，以及如何实施通知机制以减少警报疲劳，并迅速分类和解决这些问题。此外，本书还探讨了如何将自动化数据质量监控与数据目录、BI和ML系统集成，以克服自动化监控的局限性，并在大规模环境中部署和管理监控解决方案。这本书是数据质量领域的实用指南，为企业提供了确保数据质量的有效策略和方法。 |
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主题词:
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人工智能 应用 |
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中图分类法:
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TP274-39 版次： 5 |
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主要责任者:
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斯坦利 著 |
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主要责任者:
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施瓦茨 著 |
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次要责任者:
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李晗玥 译 |
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次要责任者:
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柯幸烨 译 |
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次要责任者:
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陈天皓 译 |
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责任者附注:
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Jeremy Stanley，Anomalo的联合创始人兼首席技术官。在加入Anomalo之前，Jeremy是Instacart公司的数据科学副总裁，负责机器学习板块，并推动了多个提高公司盈利能力的项目。 |
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责任者附注:
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Paige Schwartz，Anomalo的专业技术撰稿人，她曾为Airbnb、Grammarly和 OpenAI等客户撰稿。她擅长向普通读者传达复杂的软件工程概念，其职业生涯一直与机器学习和数据系统打交道，包括在谷歌公司中担任了五年的产品经理。 |