<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>数据科学 on 易测科技</title><link>https://blog.yic3.com/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6/</link><description>Recent content in 数据科学 on 易测科技</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 04 Sep 2026 09:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.yic3.com/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>数据科学项目去哪找可靠数据集？七个常见问题一次讲清</title><link>https://blog.yic3.com/identify-reliable-datasets-data-science/</link><pubDate>Fri, 04 Sep 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.yic3.com/identify-reliable-datasets-data-science/</guid><description>
&lt;p&gt;做数据科学项目时，最花时间的往往不是建模型，而是找数据。网上数据集很多，随手下载一个就开始训练，结果常常是模型跑得很好，一换真实数据就翻车。问题多半出在数据本身：来源不明、口径不清、许可不对、样本有偏。与其事后返工，不如在动手之前先把下面七个问题想清楚。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>