原文：
www.kdnuggets.com/2023/02/20-questions-detect-fake-data-scientists-chatgpt-2.html
图片由 Midjourney 创建
7 年前的这个月，KDnuggets 发布了一篇题为识别虚假数据科学家的 20 个问题的文章，由 Andrew Fogg 撰写。下个月，KDnuggets 编辑们在随后的文章21 个必知的数据科学面试问题及答案中集体回答了这些问题。
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为了利用 ChatGPT 探索新的有趣的方式 —— 既了解 ChatGPT 本身，也了解数据科学面试问题的主题 —— 我们决定在原文七周年之际复活这些问题，并提出给 ChatGPT。
我将以明确声明开篇，本文中所有问题的答案均由 ChatGPT 提供。请自行处理这些信息。
我鼓励读者将这些答案与2016 年 KDnuggets 编辑提供的答案进行比较，以查看哪些答案更为全面，哪些更准确，以及哪些更易于阅读。请随意在下方评论中批评具体的答案或整个项目。
现在，让我们来看看 ChatGPT 在回答以下 10 个问题方面的表现如何，我们仍然认为这些问题非常适合用于识别申请你们组织职位的虚假数据科学家。你可以在这篇之前发布的文章中找到另外 10 个问题，上半部分。
11. 什么是选择偏差，它为什么重要，以及如何避免它？
选择偏倚是一种偏倚，当样本中的个体不是随机选择的，因此不能准确代表其应代表的总体时，就会发生。这可以通过许多方式发生，例如根据某些特征选择个体、仅从某个地区招募参与者，或仅包括满足特定标准的个体。
选择偏倚很重要，因为它可能导致不准确的结论和有缺陷的研究结果。如果样本不能代表总体，从样本中得出的任何推断或结论可能不适用于整个总体。
为了避免选择偏倚，研究人员应在选择参与者时使用随机抽样技术。这可以通过使用随机数生成器选择参与者，或使用考虑到某些特征的分层随机抽样方法来完成。此外，研究人员应确保他们的招募策略不带有偏见，并且参与者不因某些特征而被排除在研究之外。研究人员还应在论文中详细报告他们的抽样方法。
在分析数据时，使用适当的统计方法来调整任何潜在的样本偏倚也很重要。
12. 举例说明你如何使用实验设计来回答有关用户行为的问题。
使用实验设计来回答有关用户行为的问题的一个例子是通过随机对照试验（RCT）。
假设问题是“网站上的新特征是否增加了用户参与度？”
一种实验设计是将网站的用户随机分为两个组：对照组和实验组。对照组将继续正常使用网站，而实验组则可以访问新特征。
然后，研究人员会在设定的时间段内测量两个组的用户参与度（例如，在网站上花费的时间、访问的页面数量、与新特征的互动次数）。通过比较两个组的参与数据，研究人员可以确定新特征是否对用户参与度有显著影响。
通过使用随机分配形成两个组，我们可以确保观察到的任何差异是由于新特征而非其他因素。此外，通过使用对照组，我们可以确保观察到的任何差异不是由于偶然。
这种实验设计允许进行因果推断，这意味着研究人员可以推断出新特征导致了用户参与度的变化，而不仅仅是观察到相关性。
13. “长格式”和“宽格式”数据有什么区别？
在“长格式”数据中，每一行代表一个单独的观察值，并且有几个列代表不同的变量，如主题 ID、感兴趣的变量和该变量的值。这种格式也被称为“堆叠”或“熔化”数据。
例如，对 10 个个体的身高和体重的研究，在长格式中，数据会是这样：
主题 ID 变量 值
1 身高 180
1 体重 75
2 身高 175
2 体重 80
... ... ...
在“宽格式”数据中，每一行代表一个个体，并且有几个列代表不同的感兴趣变量，每个变量有其自己的列。这种格式也被称为“非堆叠”数据。
例如，上述相同的数据，在宽格式下会是这样：
主题 ID 身高 体重
1 180 75
2 175 80
... ... ...
“长格式”和“宽格式”数据之间的主要区别在于数据的组织方式，“长格式”数据按观察值和变量组织，而“宽格式”数据按观察值和感兴趣的变量组织。一些数据分析和可视化方法可能更适合某一种格式，根据分析需求在两种格式之间转换并不罕见。
14. 你使用什么方法来确定文章中发布的统计数据（例如报纸）是否错误，或为了支持作者的观点而不是提供关于特定主题的正确、全面的事实信息？
有几种方法可以用来确定文章中发布的统计数据是否错误，或是否为了支持作者的观点而不是提供关于特定主题的正确和全面的事实信息。其中一些方法包括：
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检查来源：查找文章中使用的统计数据来源并验证其可靠性。它们是可信的组织或个人吗？是否经过同行评审或独立验证？
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查找上下文：确保阅读文章的全部内容，并理解统计数据呈现的背景。它们是否被用来支持特定的观点或议程？
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与其他来源比较：查找其他报道相同主题的来源，并将文章中的统计数据和信息与这些来源进行比较。
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检查偏见：查找统计数据呈现方式中的任何偏见迹象。例如，数据的选择性报告、选择性使用统计数据或以误导的方式呈现数据。
考虑样本大小和代表性：如果样本大小较小，可能不代表总体，统计数据可能不可推广。此外，如果样本不是随机选择的，可能会有偏见。
检查方法论：查找用于收集数据的方法论，如果没有描述，就很难评估统计数据的准确性。
同样重要的是，要记住如果统计数据没有在正确的背景下呈现，或者用于支持特定的观点或议程，它们可能会具有误导性。因此，在阅读任何展示统计数据的文章时，必须保持批判性，并始终寻找额外的信息来源以验证所呈现统计数据的准确性。
15. 解释爱德华·塔夫提的“图表垃圾”概念。
爱德华·塔夫提是统计学家和信息设计师，他撰写了几本关于数据可视化的重要书籍。他的一个关键概念是“图表垃圾”，指的是在数据可视化中使用非信息性或冗余元素，这些元素会削弱传达的信息。这些元素包括网格线、装饰性边框、3D 效果和不必要的文本。Tufte 认为，图表垃圾会使观众更难理解所呈现的信息，可能导致数据的混淆和误解。
Tufte 的主要论点是数据可视化的主要目标是清晰准确地呈现信息，而图表垃圾可能会分散注意力。他认为，良好的数据可视化应优先考虑数据本身，使其易于阅读和理解，并且任何额外的元素应尽量少用，仅在其具有明确目的时使用。
他还强调数据可视化应该简洁明了，专注于数据及其信息，而不是设计本身。在他看来，有效的数据可视化应该能够独立存在，而不需要额外的文本或注释。
Tufte 的思想对数据可视化领域产生了重大影响，并且在商业、数据科学和新闻等领域继续被广泛引用和应用。
16. 你会如何筛选异常值，如果发现了异常值该怎么办？
有几种筛选异常值的方法，包括：
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目视检查：使用图表，如箱线图或散点图来绘制数据，可以很容易地识别异常值。异常值通常会远离其他数据点。
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Z 分数方法：这种方法计算数据的标准差和均值，然后为每个数据点分配一个分数（z 分数）。z 分数大于某个阈值（通常为 3 或-3）的数据点被认为是异常值。
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四分位距（IQR）方法：这种方法计算四分位距（即第 75 百分位和第 25 百分位之间的差），并为数据分配一个下限和上限。任何落在这些界限之外的数据点被认为是异常值。
4. 马哈拉诺比斯距离方法：该方法计算每个数据点与数据均值的马哈拉诺比斯距离。马哈拉诺比斯距离是衡量数据点与均值之间的标准差距离的指标。马哈拉诺比斯距离大于某个阈值的数据点被认为是离群值。
一旦离群值被识别出来，重要的是要考虑它们对数据和分析的影响。处理离群值的方法有多种，具体取决于数据的背景和研究问题：
1. 排除离群值：这是最常见的方法，尤其是当离群值是测量误差或数据录入错误的结果时。
2. 保留离群值并报告它们：如果离群值是真实的数据点并且被认为是有用的，那么将其保留在数据集中并在分析中报告它们是重要的。
3. 转换数据：在某些情况下，可以通过对数据进行对数或平方根转换来减少离群值对数据的影响。
4. 调查离群值：离群值可能表明数据收集或测量过程存在问题，因此调查和理解它们发生的原因是重要的。
在决定是否排除或保留离群值之前，考虑数据的性质、研究目标和数据的背景是重要的，并在最终报告中报告对离群值的处理情况。
17. 你如何使用极值理论、蒙特卡罗模拟或数学统计（或其他任何方法）来正确估计极为稀有事件的概率？
极值理论（EVT）可以通过对概率分布的极端尾部分进行建模来估计稀有事件的概率。这可以通过将如 Gumbel 分布或广义帕累托分布等分布拟合到数据集的极端值来完成。
蒙特卡罗模拟也可以用来估计稀有事件的概率，通过从概率分布中生成许多随机样本并计算目标事件发生的次数。这在底层分布复杂或未知时尤其有用。
数学统计可以通过使用最大似然估计或贝叶斯推断等方法来估计稀有事件的概率。这些方法使用数学模型和算法来根据可用数据估计事件的概率。
另一种方法是使用机器学习方法来建模稀有事件并预测其发生的概率。
需要注意的是，估计的准确性依赖于数据的质量和数量、对底层分布的假设以及估计方法的选择。
18. 推荐引擎是什么？它是如何工作的？
推荐引擎是一个利用机器学习算法，根据用户的过去行为和偏好推荐项目的系统。它常用于电子商务、媒体和娱乐以及社交媒体，以向用户提供个性化的推荐。
推荐引擎主要有两种类型：基于内容的和协同过滤。
基于内容的推荐引擎利用项目的特征或属性来推荐类似的项目给用户。例如，如果一个用户喜欢某个演员的电影，那么引擎可能会推荐其他有该演员的电影。
协同过滤（Collaborative filtering）则利用用户的行为来推荐项目。它查看用户与项目的互动，例如评分或购买历史，然后找到类似的用户，以推荐他们喜欢的项目。协同过滤有两种类型：基于用户的和基于项目的。基于用户的协同过滤根据用户与其他用户的相似性来推荐项目，而基于项目的协同过滤则根据项目与用户之前互动过的项目的相似性来推荐项目。
这两种推荐引擎都使用机器学习算法，如 k-NN、SVD 和矩阵分解，来分析数据并做出推荐。它们还使用正则化和交叉验证等技术，以避免模型过拟合。
总体而言，推荐引擎利用用户行为和项目特征的数据，为每个用户提供个性化的推荐。它们在不同的行业中被广泛使用，并帮助提高用户参与度和销售额。
19. 解释什么是假阳性和假阴性。为什么区分这两者很重要？
假阳性是指测试结果显示某种特定条件存在，但实际上并不存在的情况。例如，在医疗测试中，如果一个患者被告知他们有某种疾病，但实际上并没有这种疾病，则为假阳性。
假阴性则是指测试结果显示某种特定条件不存在，但实际上却存在的情况。例如，在医疗测试中，如果一个患者被告知他们没有某种疾病，但实际上却有这种疾病，则为假阴性。
区分假阳性和假阴性非常重要，因为它们具有不同的影响。假阳性可能导致不必要的治疗、程序或进一步的测试，而假阴性可能导致诊断和治疗的延迟或失败。
在机器学习领域，假阳性和假阴性之间的差异也很重要。假阳性率和假阴性率是评估分类器性能的两种常用指标，这可以帮助理解准确率和召回率之间的权衡。例如，在医疗诊断问题中，如果假阴性率过高，意味着许多患病的患者会被误诊，这可能会导致严重后果。
不同的应用对假阳性和假阴性之间的平衡有不同的要求，取决于问题的风险、每种错误的成本以及对结果的期望信心水平。
20. 你使用什么工具进行可视化？你对 Tableau 有什么看法？R？SAS？（用于图表）。如何在图表（或视频）中有效表示 5 个维度？
可以用于数据可视化的工具很多，选择工具将取决于项目的具体要求和用户的经验。一些流行的数据可视化工具包括：
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Matplotlib 和 Seaborn：这些是广泛用于创建静态 2D 图表和可视化的 Python 库。它们易于使用，拥有庞大的社区，并且可以与其他 Python 库如 Pandas 集成。
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D3.js：D3.js 是一个用于创建交互式、基于网络的可视化的 JavaScript 库。它广泛用于创建复杂的交互式可视化，例如地图、散点图和折线图。
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Tableau：Tableau 是一个强大的数据可视化工具，允许用户轻松创建互动且视觉吸引人的可视化。它被数据分析师和商业智能专家广泛使用。Tableau 功能强大，但价格也相对较高。
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R：R 是一个广泛用于数据分析和可视化的编程语言。它有大量的数据可视化包，如 ggplot2 和 lattice，这些包广泛用于创建静态的 2D 图表和可视化。
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SAS：SAS 是一个广泛用于数据分析和可视化的软件套件。它提供了多种数据可视化选项，包括散点图、折线图和热图，以及高级可视化选项，如 3D 图和动画。
为了在图表中表示 5 个维度，可以选择使用平行坐标图，这种图表通过将每个变量绘制为平行轴并将每个观察值表示为连接每个轴上值的折线来显示多变量数据。另一个选择是使用散点图矩阵（也称为对角线图），它允许以矩阵格式显示变量之间所有的配对关系，在这种情况下，可以使用不同的颜色、形状或大小来表示不同的维度。
另一种选择是使用带有刷选和链接的平行坐标图，这允许通过突出观察结果并链接到其他视图来互动地探索数据。
也可以在视频中表示 5 维数据，一种方法是使用动画展示数据随时间的变化，另一种方法是使用互动可视化，让用户通过与视觉元素互动来探索数据。
需要注意的是，在图表或视频中表示 5 维数据可能会很具挑战性，因为这需要仔细的设计选择来有效传达信息，并避免用过多数据让用户感到困惑。
以上就是原始出版物中的 20 个问题。希望我们从答案的内容或向 ChatGPT 提问的过程中学到了有趣的东西。
Matthew Mayo (@mattmayo13) 是数据科学家及 KDnuggets 的总编辑，这是一家开创性的在线数据科学和机器学习资源网站。他的兴趣领域包括自然语言处理、算法设计与优化、无监督学习、神经网络以及机器学习的自动化方法。Matthew 拥有计算机科学硕士学位和数据挖掘研究生文凭。可以通过 editor1 at kdnuggets[dot]com 联系他。