「データの原則」 | オリジナル、AI翻訳
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原データが正しいことを確認してください。
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生成データの代わりに根本データを修正してください。
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データの正確性を確保するために多くのチェックスクリプトを使用してください。
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データの正確性と一貫性を確認してください。
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一部のデータは完全に正確である必要がありますが、他のデータは約束的に正確です。例えば、翻訳には間違いがあっても大丈夫です。
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データ質の測定に数量的なメトリクスを使用してください。
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誤ったデータはさらに誤ったデータを生む原因となります。
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データには数値、文字列、テキスト、データ構造、画像、動画、コード、ファイルなどの情報タイプが含まれます。
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物理学、科学、コンピュータ科学の実験では、元データを保持してください。
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データは再現可能で再現可能である必要があります。