Low quality sentence examples
Dữ liệu xấu dẫn đến quyết định sai lầm, vì vậy nếu bạn biết rằng các dữ liệu bạn đang sử dụng cho một số liệu nào đó là không đáng tin cậy( và chúng ta hãy đối mặt với nó, nó có thể là không), sau đó bạn thực sự không nên được sử dụng dữ liệu đó để đưa ra quyết định kinh doanh,
Bad data leads to công ty này có thể có dữ liệu xấu trong cơ sở dữ liệu, hoặc là một người nào đó bằng cách
that the company could have had bad data in the database, either someone using the same MAC address at a different locationTất nhiên, không phải mọi hành vi thu thập dữ liệu đều xấu xa.
Clearly, not all data collecting is bad.Tất nhiên, không phải mọi hành vi thu thập dữ liệu đều xấu xa.
Not all data collection and use is bad, of course.Bao giờ cần dữ liệu định dạng tùy chỉnh/ thử nghiệm dữ liệu, như, xấu?
Ever needed custom formatted sample/ test data, like, bad?Dữ liệu xấu dẫn đến tình báo kinh doanh xấu. .
Bad data results in Dữ liệu xấu dẫn đến tình báo buôn bán xấu. .
Bad data results in Dữ liệu xấu và các quá trình xấu có xu hướng đi cùng nhau.
Bad data and broken processes tend to go together as well.Nghiên cứu của Experian: tại sao các tổ chức nghĩ rằng họ có dữ liệu xấu?
Experian study: why organisations think they have bad data.Các kết quả xấu sau đó được đổ lỗi cho công nghệ AI thay vì dữ liệu xấu.
Tính năng thiết kế này có nghĩa là hệ thống tự bảo vệ chống lại dữ liệu xấu.
This design feature meant that the system protected itself against bad data.Ngay bây giờ, khoa học dữ liệu có đang đối mặt rất nhiều vấn đề với dữ liệu xấu.
Right now, Trên thực tế, các tập đoàn này mất khoảng 3,1 nghìn tỷ đô la hàng năm vì dữ liệu xấu.
In the United States, companies lose $3.1 trillion per year due to bad data.Mặt khác, dữ liệu xấu là vô dụng,
On the other hand, bad data are useless,Một viz dữ liệu xấu trong một thị trường quá bão hòa sẽ không cắt giảm nó với người tiêu dùng quá tải.
A bad data viz in Nó nói rằng nó đã xảy ra( ngoài các lý do khác) là kết quả của việc trực quan hóa dữ liệu xấu.
It said that it happened(apart from other reasons) as a result of bad data visualization.Biểu thức rất có ích cho việc xác thực dữ liệu khi nhập nó vào cơ sở dữ liệu- loại bỏ đi dữ liệu xấu.
Expressions are very useful for validating nó là rất khó khăn cho hệ thống để chấp nhận dữ liệu xấu.
because of this built-in redundancy, it is very difficult for the system to accept bad data.Xác thực của bạn ngăn chặn dữ liệu xấu, chẳng hạn,
Your validations prevent bad data but they don't, for example, prevent you fromVà, địa chỉ email của bạn có thể dễ dàng trở nên lộn xộn với dữ liệu xấu, làm hỏng danh tiếng người gửi của bạn.
And, your email address could easily become cluttered with bad data, damaging your sender reputation.
