(Top Banner Ad)
data skew
C1
Danh từ C1 Công nghệ thông tin, Thống kê

data skew

UK: /ˈdeɪtə skjuː/ • US: /ˈdeɪtə skjuː/

Nghĩa tiếng Việt

phân bố lệch lạc dữ liệu dữ liệu phân bố không đều
Advanced (C1)
(Content Banner Ad)

Definition & Meaning

English Definition

A situation in data analysis or machine learning where the data is unevenly distributed, leading to biased results or inaccurate models.

Vietnamese Meaning

Một tình huống trong phân tích dữ liệu hoặc học máy, trong đó dữ liệu phân bố không đồng đều, dẫn đến kết quả sai lệch hoặc mô hình không chính xác.

Media Context

Interactive Examples (Tap video to Pause/Play).

Examples

  • "The data skew in the training set caused the model to perform poorly on the minority class."

    "Sự phân bố lệch lạc của dữ liệu trong tập huấn luyện khiến cho mô hình hoạt động kém hiệu quả đối với nhóm thiểu số."

  • "Significant data skew was observed in the customer demographics data."

    "Sự phân bố lệch lạc đáng kể của dữ liệu đã được quan sát thấy trong dữ liệu nhân khẩu học khách hàng."

  • "Addressing data skew is crucial for building a robust machine learning model."

    "Giải quyết sự phân bố lệch lạc của dữ liệu là rất quan trọng để xây dựng một mô hình học máy mạnh mẽ."

Word Family (Họ từ)

POSWordMeaning
Noun skewness Độ lệch. Một thước đo thống kê về sự bất đối xứng của phân phối xác suất của một biến ngẫu nhiên.
Adjective skewed Bị lệch, không đối xứng. Ví dụ: 'a skewed dataset' (một bộ dữ liệu bị lệch).
Verb to skew Làm lệch, bóp méo. Ví dụ: 'The outlier skewed the average.' (Giá trị ngoại lai đã làm lệch giá trị trung bình).
Noun data Dữ liệu, thông tin được thu thập để tham khảo hoặc phân tích.

Synonyms

class imbalance (mất cân bằng lớp)uneven distribution (phân phối không đồng đều)

Antonyms

balanced data (dữ liệu cân bằng)uniform distribution (phân phối đồng đều)

Related Words

feature scaling (tỉ lệ hóa đặc trưng)oversampling (lấy mẫu vượt mức)undersampling (lấy mẫu dưới mức)

Subject Area

Công nghệ thông tin, Thống kê

Etymology (Nguồn gốc)

Latin
datum ('a thing given')
English (1640s)
data (as facts, information)
Old Northern French
eskiuer ('to shun, avoid')
Middle English
skewen ('to turn aside')
Modern English (20th Century)
data skew (compound term in statistics)

Từ 'Thứ được cho' đến 'Thông tin'

Từ 'data' có nguồn gốc từ tiếng Latin 'datum', nghĩa là 'một thứ được cho'. Ban đầu, nó được dùng trong triết học và toán học để chỉ một sự thật hoặc một giả định được đưa ra để làm cơ sở lập luận. Theo thời gian, đặc biệt là với sự ra đời của máy tính, 'data' đã phát triển thành nghĩa mà chúng ta biết ngày nay: thông tin, đặc biệt là các dữ kiện và số liệu được thu thập để phân tích.

Từ 'Né tránh' đến 'Lệch lạc'

Từ 'skew' bắt nguồn từ một từ tiếng Pháp cổ có nghĩa là 'né tránh' hoặc 'tránh xa'. Hãy tưởng tượng việc bạn đi lệch khỏi một con đường thẳng để tránh một chướng ngại vật. Dần dần, ý nghĩa này chuyển sang mô tả một cái gì đó không thẳng, bị nghiêng hoặc xiên. Trong thống kê, 'skew' được dùng để chỉ sự phân bố dữ liệu không đối xứng, bị 'lệch' về một phía.

Usage Note

Data skew đề cập đến sự mất cân bằng trong phân phối của dữ liệu. Nó có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của các thuật toán học máy, đặc biệt là các thuật toán nhạy cảm với phân phối dữ liệu. Cần phân biệt với 'sampling bias' (thiên vị mẫu), là lỗi chọn mẫu không đại diện cho toàn bộ quần thể.

Prepositions

in of

‘Data skew in [dataset name]’ mô tả sự tồn tại của data skew trong một tập dữ liệu cụ thể. ‘Data skew of [feature name]’ mô tả sự mất cân bằng trong phân phối của một thuộc tính cụ thể.

Collocations (Từ đi kèm)

Verb + data skew
  • address data skew
    (giải quyết/xử lý tình trạng lệch dữ liệu)
  • detect data skew
    (phát hiện tình trạng lệch dữ liệu)
  • mitigate data skew
    (giảm thiểu/làm nhẹ tình trạng lệch dữ liệu)
  • handle data skew
    (xử lý tình trạng lệch dữ liệu)
  • cause data skew
    (gây ra tình trạng lệch dữ liệu)
Adjective + data skew
  • significant data skew
    (độ lệch dữ liệu đáng kể)
  • severe data skew
    (độ lệch dữ liệu nghiêm trọng)
  • slight data skew
    (độ lệch dữ liệu nhỏ)
  • inherent data skew
    (độ lệch dữ liệu vốn có/cố hữu)
Noun + data skew
  • the problem of data skew
    (vấn đề về lệch dữ liệu)
  • the source of data skew
    (nguồn gốc của việc lệch dữ liệu)
  • the impact of data skew
    (ảnh hưởng của việc lệch dữ liệu)

Idioms

  • to skew the results

    Làm sai lệch kết quả. Hành động khiến cho kết quả của một cuộc khảo sát, thí nghiệm hoặc phân tích trở nên không chính xác hoặc thiên vị.

    "Including data from only one city will skew the results of the national survey."

    (Việc chỉ đưa vào dữ liệu từ một thành phố sẽ làm sai lệch kết quả của cuộc khảo sát toàn quốc.)

  • Garbage in, garbage out (GIGO)

    Rác vào, rác ra. Một nguyên tắc trong khoa học máy tính rằng chất lượng của đầu ra phụ thuộc vào chất lượng của đầu vào. Nếu dữ liệu đầu vào bị lệch (skewed) hoặc kém chất lượng (rác), kết quả đầu ra cũng sẽ không đáng tin cậy.

    "The model's predictions were terrible because of data skew. It's a classic case of garbage in, garbage out."

    (Dự đoán của mô hình rất tệ do dữ liệu bị lệch. Đây là một trường hợp kinh điển của 'rác vào, rác ra'.)

Interactive Flashcard

Click the card to flip and test your memory.

data skew

Danh từ
Lật mặt

Một tình huống trong phân tích dữ liệu hoặc học máy, trong đó dữ liệu phân bố không đồng đều, dẫn đến kết quả sai lệch hoặc mô hình không chính xác.

"The data skew in the training set caused the model to perform poorly on the minority class."

Nghe phát âm

Grammar Rules

No specific grammar rules found for this term.

Cultural Context

Khám phá các khía cạnh văn hóa và xã hội thú vị xoay quanh từ "data skew".

Bỏ phiếu và Lấy mẫu đại diện

Trong văn hóa chính trị phương Tây, các cuộc thăm dò dư luận trước bầu cử là rất phổ biến. Nguyên tắc cốt lõi để có kết quả chính xác là tránh 'data skew' bằng cách sử dụng một 'mẫu đại diện' (representative sample), tức là nhóm người được hỏi phải phản ánh đúng đặc điểm của toàn bộ dân số (về tuổi tác, giới tính, địa điểm, v.v.). Một sai lầm nổi tiếng là cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 1936, khi một cuộc thăm dò lớn dự đoán sai kết quả vì họ chỉ khảo sát những người có điện thoại và xe hơi – một nhóm giàu có hơn và không đại diện cho toàn dân vào thời điểm đó.

Thiên kiến xác nhận và Bong bóng thông tin

'Data skew' không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn phản ánh một khuynh hướng tâm lý của con người gọi là 'thiên kiến xác nhận' (confirmation bias) - xu hướng tìm kiếm và tin vào thông tin xác nhận niềm tin sẵn có của mình. Trên mạng xã hội, các thuật toán có thể tạo ra 'bong bóng thông tin' (echo chamber) bằng cách chỉ hiển thị nội dung bạn có khả năng thích. Điều này tạo ra một bộ dữ liệu bị lệch (skewed data) về thế giới, khiến mọi người nghĩ rằng quan điểm của họ phổ biến hơn thực tế, gây ra sự phân cực xã hội.