木安✨ 萌阿丽ali
我这个人，没有三观
关注数: 5 粉丝数: 287 发帖数: 17,396 关注贴吧数: 65
分享经验 分享经验
人工智能题 【301】指导数据清洗 47732一家科技公司正在构建一个历史销售数据集用于优化销售策路，五级/初级工,四级/中级工正在清洗数据。这些数据存在如缺失值、重复记录、格式混乱及信息有误等问题。作为三级/高级工，请你指导它们如何对其进行有效的数据清洗。考核要求：(1)解释数据清洗的重要性(2)描述数据清洗的基本步骤(3)设计一个适合五级/初级工，四级/中级工的技能水平的数居清洗流程。(4) 提供一个针对可能遇到的问题的手册(内容至少应包含数据质量过低问题、利用可视化工具帮助识别和分析数据)【参考答案】答：(1) 数据清洗的重要性（4）• 提高数据质量：去除错误、重复数据，确保准确性。• 优化分析：提供可靠数据，支持业务决策。• 降低成本：减少错误数据带来的损失。• 增强安全：发现并修正数据问题。(2) 数据清洗基本步骤（7）1. 评估数据：检查完整性、准确性、一致性。2. 处理缺失值：填充或删除。3. 去重：删除重复记录。4. 修正错误：调整格式或删除错误数据。5. 标准化：统一数据格式。6. 处理异常值：用统计或可视化方法识别和处理。7. 整合数据：合并数据，确保一致性。(3) 初级/中级工数据清洗流程（7）1. 导入数据（Excel/Pandas），查看结构。2. 处理缺失值，填充或删除。3. 去重，保持唯一性。4. 修正错误，调整格式或删除错误数据。5. 标准化，统一格式。6. 处理异常值，用图表分析并处理。7. 整合数据，确保一致。(4) 可能问题与解决方案（3）数据质量低：缺失值多、错误多、异常值多。• 用工具自动识别错误。• 填充缺失值（均值/中位数）。• 结合业务逻辑处理异常值。可视化分析：Excel、Tableau、Matplotlib（2）• 直观发现缺失值、异常值。• 用图表分析数据问题。【302】设计人工和智能交互方式 634234一家公司使用了智能客服系统来处理客户的初步咨询，但在复杂或特殊请求出现时，会智能转接给人工客服。作为人工智能训练师，请结合场景，通过数据分析来确定这种最优交互方式，提升整体服务质量，考核要求;(1)定义评价人工与智能交互效果的指标(2)描述如何收集、分析数据来评估现有的交互情况(3)提出并详细描述一种分类方法，识别哪些类型的对话应该智能客服处理，哪些应该转人工(4) 提出一种最优的人工和智能交互方式【参考答案】(1) 评价指标（6）• 解决率：成功解决问题的比例。• 响应时间：智能与人工客服的速度。• 客户满意度：评分或反馈。• 转接率：智能客服转人工的频率。• 转接成功率：人工客服解决问题的比例。• 错误率：智能客服错误回答的比例。(2) 数据收集与分析数据收集：（3）•日志数据：记录对话、响应时间、转接情况等。• 客户反馈：满意度评分、评论。• 业务数据：咨询类型、频率等。数据分析：（4）• 统计分析：计算解决率、转接率等。• 文本分析：用 NLP 识别关键词、情感分析。• 聚类分析：分类咨询模式。• 时间分析：识别高峰期与低效时段。(3) 识别客服处理类型规则分类：（2）• 简单问题（如订单查询）：智能客服处理。• 复杂问题（如投诉）：转人工。机器学习分类：（3）1. 训练数据：历史对话数据。2. 特征提取：关键词、句子长度、情感等。3. 模型训练：决策树等算法预测问题类型。(4) 最优交互方式（4）1. 智能客服优先：快速处理简单问题。2. 智能转接：无法解决时自动转人工，并提供对话信息。3. 实时监控：优化智能客服规则。4. 持续优化：基于数据不断改进客服系统。
44444444
发发发第二条
什么时候开学呀？
1 下一页