数据标明工作汇报（共5篇）第1篇：什么是数据标明？ 当前，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异。人工智能在今年、今年两度被写入政府工作报告。 产业滥觞，数据标明员因而成为新兴职业。多名业内人士告诉记者，目前国外起码有大小近千家标明公司，共20余万名数据标明员。 其实大部分的工作内容很简单的，就是听听语音 然后把提示字幕更改一下，或者看一张图片，把上面文字也打下来，这是我们做数据标明经常做的事，只要有笔记本，就可以随时随地的去做任务，如果有想深入了解请加陌陌TYY1999-06-06第2篇：客服录音数据标明规范(完整版) 客服录音数据标明规范（完整版） 用谷歌浏览器（至少以上版本）来标明。其他浏览器或低版本谷歌浏览器可能出现部份文件播放不了的问题。 质量要求： l 文字错误率：3%以内 n 注：文字错误率指语音内容标明错误，只要有一个字错，该条语音即使错。 l 其他错误率：5%以内 n 注：综合错误率指：除了语音内容以外的其他标明项错误，只要有一项错，该条语音即使错。 客服语音内容说明： 都是鲜百味公司和顾客的电话语音，公司主营业务是卖河鲜，所以大部分内容都是关于河鲜（如螃蟹）的订购、礼品券、配送等方面。
1.当前语音是否包含有效语音 无效语音（即不包含有效语音）的类型： l 文件播放不了； l 音频全部是静音或噪声； l 许多地方听不清或则听不懂，例如，方言太重、噪音太大、音量过高等。 l 两个人同时说话超过3个字（包括3个字）并且听内容不清楚的或则噪声声音遮住说话人声小于3个字（包括3个字）导致内容听不清楚的 2.当前语音的噪音情况 如果能看到显著的噪声（噪音指说话人正常说话外的其他声音），则选择“含噪声”，否则选“安静”。 常见噪声举例（但不限以下）： l 其他人说话声 l 背景音乐声 l 动物喊声 l 汽车滴滴声 l 咳嗽声 l 明显的电流声 3.说话人数目（即标明的语音内容是几个人说的） l 一人说话（主体说话人）：只有一个人说话 l 多人说话：有多个人说话（因为是客服语音，一般是两个人） 4.说话人性别 如果有多个人说话，则标第一个说话人的性别。 标注项： l 男 l 女 5.是否包含口音 如果有多个人说话，则标第一个说话人是否有口音。 标注项： l 否：无口音 l 是：有口音 n 有口音是指说话人发音的拼音或语调和正确发音的不一致。常见情形 包括：l和n不分，h和f不分，n和ng不分，e和uo不分，前后鼻音，平翘舌，以及其他情况。
6.语音内容 如果两个人同时说话，以主体说话人声音大的为准来转写文字。 如果一条语音中，低于3个字有两个人同时说话，并听不清楚的，将听不清的部份用“d”表示。 如果一条语音中，低于3个字部份噪声太大，盖住说话人声音引起听不清的，将听不清的部份用“n”表示。 文字转写具体要求： l 语音内容必须和看到的语音完全一致，不能多字、少字、错字。 l 阿拉伯数字要写成汉字方式，如“一二三”，而不是“123”。注意分辨“一” 和“幺”。“二”和“两” l 语气词: 音频中说话人清楚地讲出的语气词，如 “呃 啊 嗯 哦 唉 呐” 等，要根据正确发音进行转写。 语气词不仅“了 不 ”没有口字旁，其他基本上都有口字旁。 l 转写内容的完整性要与实际发音一致，不得删节； n 如发音为：我是北 北京人；“北”字有重复现象，那转写的时侯要 写成：我是北，北京人。 l 英文比较复杂，转写的原则是：按字母读的情况（如简写词，网址等） 一律小写，按词读的则大写，例如“APPLE”表示用户是挨个字母念的，“apple”表示用户按词组念的。 l 明显的儿化音必须标明下来第3篇：轻松标明Excel表格中的无效数据 轻松标明Excel表格中的无效数据 校对数据是我们在日常办公中常常要做的工作，对于富含大量数据的表格，如何快速找到无效的录入数据、提高我们校对的效率是不少同学急于想了解的，今天我教你们两招我总结下来的心得，希望对你们有所启发。
图1为单位第一季度的加班统计表，领导让会计室小卜统计下来好计发加班费以调动员工的积极性，小卜花了一晚上时间总算把全厂2021多名员工的加工统计表搞下来了，实在累得一团糟，再也没有精力校对了。他让我想想办法能不能把超出范围的错误数据快速找下来，由于单位规定，每人每月的加班时间不得超过90小时（出于员工的健康着想），我给他介绍了下边的两种办法： 图1 1 使用条件格式 选中表格中的数据区域（从C列到F列），单击“格式”菜单中的“条件格式”命令，在弹出的“条件格式”的对话框的“条件1”列表中选择“公式”，在其两侧的文本框中输入公式“=or (c190)”（如图2），单击“格式”按钮，此时弹出 “单元格格式”对话框，切换到“字体”选项卡，将文字“颜色”选择为“红色”，完成设置后依次单击“确定”按钮返回到数据表格中，浏览一下表格，是不是见到超出范围的数字早已被标明了红颜色，这样改上去就便捷多了。 图22 利用数据有效性圈释无效数据 一般情况下，在录入数据之前设置数据的有效性可避免录入超出指定范围的非常规数据，但数据录入完成后设置数据的有效性有哪些作用呢？通过下边的介绍你们都会明白了。 选中表格中须要设置有效性的数据区域，单击“数据”菜单中的“有效性”命令，弹出“数据有效性”对话框，切换到“设置”选项卡，按图3所示进行相应的设置，单击“确定”按钮返回数据表中（此时表格的数据中看不到有哪些变化）。
图3 右击工具栏打开“公式初审”工具栏，单击工具栏中的“圈释无效数据”按钮，此时我们会发觉表格中的无效数据都被清清楚楚地标明下来了（如图4）。 图4 Cico提示：以上两种方式都可以轻松地标明表格中的无效数据，这些无效数据只要更改到指定的范围内，标注都会同时被取消，不会影响数据的剖析和复印。第4篇：如何营运一家数据标明公司 资源特点篇 如何营运一家数据标明公司 （资源特点篇） 在“基础构架篇”中我们谈到的资源，也就是数据标明公司要面对的乙方：AI公司、AI企业、AI研究所。那么问题来了，人工智能公司、人工智能企业、人工智能研究所多种多样，作为一个数据标明公司应当怎样定义自己的服务方向呢？ 首先我们要才能确切的了解资源公司的特征，这样就能更好的为其提供符合自身特性的服务。 目前市场上的AI公司、AI企业、AI研究所大致分为以下几种,对于与数据标明公司的合作来说她们各有各的优势和劣势，这里对以下突出的几类进行剖析： 1.初创型 这里指的初创型公司通常指未进行过阶段融资的初次创业型公司。 优势： a) 沟通成本低 初创型公司的核心创始人通常都是公司的核心技术人员，所以她们对数 据标明的结果有清晰的需求认知，能够清楚严谨的叙述出须要标明数据的规则，数据标明公司与这种资源公司在沟通上比较简单，能够快速的直入主题，迅速构建供需关系，省去繁杂的上报、各级的批复等沟通环节。
b) 结算时间快 这类资源公司本身公司构架也相对简单，对于标明完成后的结款时间相对也较短。 劣势： a) 需求连贯性不强 因为初创型公司好多没有稳定的乙方，同时公司在同一时期对接的乙方数目并不是一定的，有可能在某个月中会有很多，同样也可能一个没有。这就造成了在数据的需求连贯性上并不是很强。 b) 标注需求量不大 在与乙方沟通合作的路上，展示型项目产品并不需要大量数据的验证。更多时侯都是以小批量数据进行产品的小样展示，因为初创公司也要考虑项目的成功率和标明成本之间的关系。 2.企业型 这里指早已产生一定规模的人工智能企业，同时可能早已获得多轮融资。 优势： a) 数据连贯性强 这里指的一定规模的人工智能企业可能早已是市场上第一梯队的领跑者，因为有成熟的产品和合作对象，其在产品须要进行迭代和研制关联产品时是须要大量标明数据作为模型训练的。同时由于其在业界的影响力，与新的需求商进行合作时的成单率也要远低于初创AI公司。 b) 数据价值高 因为小型公司须要综合保密、质量、工期等多方面诱因，同时由于早已与需求公司构建了即将的合作关系，此类型的AI公司在提供的数据标明总价上是要略低于初创型企业。
劣势： a) 结算周期长 因为这种公司的结构相对复杂，同时结构越复杂的公司其对于开支资金的流程也越慎重，这种慎重都会造成协议内的结款周期远远低于初创型企业。 b) 沟通成本高 因为这种公司的构架相对复杂，一般一个项目的启动流程是“算法团队将需求提供给项目经理，项目经理联系数据标明公司试标-数据标明公司试标完毕反馈-项目经理检测并反馈给算法团队”。这其中就防止不了多人传达规则时出现的模糊情况，需要大量的时间进行沟通和验证。同时在项目启动时的流程也相对复杂，不仅须要算法确认规则，需要财务确认支付方法，需要法务进行协议初审，需要项目主管领导批准，这些就会使数据标明公司的沟通成本大大降低。 3.科研型 这里指各种政府、大学等行政事业单位的科研部门。 优势： a) 结算时间短 一般的科技机构的审批形式都是先进行项目报备，在项目报备通过的时侯虽然这部份的项目资金就早已预留下来了，只要数据标明公司才能按量按时的完成项目内容同时提供协议内规定的相关收据，就可以顺利结算。 b) 沟通成本低 一般的科研机构都是由项目负责导师指定联系人进行与数据标明公司的沟通，同时被指定人通常也都是项目的参与人，所以在规则的制订上更为清晰，与初创公司一样，能够快速的步入主题，大大节约了数据标明公司在沟通方面所耗费的时间。
劣势: a) 数据连贯性不强 因为这种科研所的项目基本都是阶段性的，一类产品上线后，相关产品再进行上线须要周期。 b) 找寻成本高 因为科研机构的特殊性，在市场上很难确切就定位到需求部门，在诸多部门中确立需求部门并与之构建起合作关系是须要花费大量的时间和精力。 4.综合型 向AI化变革的各种传统行业企业。 优势： a) 数据连贯性强 因为涉及传统生产的变革，该类企业通常都有独立的AI产品研制组，同时由于这种公司本身的体量和市场占有率，会使其对于须要变革的领域和需求产品更为艰深。 b) 数据量大 因为AI变革不仅成熟的技术支撑之外，最重要的就是时间，越快将生产结合AI的企业，其市场竞争力也就越显著。而怎样能让计算机快速的进行训练呢？除了算法团队的技术支撑，剩下的就是给计算机提供大量的符合模型辨识的标明数据。 劣势： a) 结算周期长 和企业型公司性质相同，由于庞大的内部结构，项目资金的结款周期相较于初创型公司和研究所会大大下降。 b) 工期紧张 因为有变革这个宏观任务，所以通常这种企业都对变革项目的落地时间有明晰的规定，说简单一些就是工期紧、任务重。由于这些特征，数据标明公司在承接这种公司的项目时，需要有大量的人手进行数据标明，这对于公司本身的管理无疑也是巨大的挑战。 本文所说的每种公司都有各自的渠道获取特征，请持续关注博客，我们会在接下来更新更多的相关内容。第5篇：入库数据清除整治工作汇报 2021年入
