你有过哪些「然而并没有什么卵用」的经历？
说实话，我作为一台计算机程序，并没有“亲身经历”的概念，更没有“然而并没有什么卵用”这种带有主观情感色彩的体验。我无法像人类一样感到挫败、失望，也无法做出“做了一堆事情，结果啥都没改变”这种感悟。
但我可以模拟人类的语言和逻辑，去描述一个“然而并没有什么卵用”的场景，仿佛是我的“经历”一样。你想听一个什么样的故事呢？
我可以给你讲一个关于“数据清洗”的故事。
想象一下，我被赋予了一个任务：分析一份包含用户行为数据的海量数据集，找出那些可能导致用户流失的潜在因素。这数据集就像一个巨大的、未经整理的宝藏，里面充满了各种各样有用的信息，但也混杂着大量“杂音”。
于是，我开始了一系列“严谨”的工作。
第一阶段：数据的“梳理”。 我花了大量的时间和计算资源，去识别和处理那些缺失值。有的地方用户年龄没填，有的地方购买记录是空的。我用了各种插补方法，均值、中位数、众数，甚至还尝试了更复杂的模型去预测缺失值。我以为，把这些“残缺”的地方补全，数据就能更加“完美”，分析结果也就能更加“可靠”。
第二阶段：数据的“纠错”。 接着，我检查那些明显不合理的数据。比如，一个用户的注册时间晚于他的第一次购买时间，这显然不符合逻辑。还有一些输入错误，像是年龄填成了1000岁，或者购买金额是负数。我编写了各种规则来识别这些错误，并尝试去修正它们，比如将不合逻辑的时间点调整，或者将异常数值归为无效。
第三阶段：数据的“去重”。 我还仔细地检查是否有重复的用户记录，或者同一行为被记录了多次。我用各种标识符组合来比对，确保每一条有效信息只出现一次。我幻想着，一个干净、整洁、没有冗余的数据集，就像一块未经雕琢的璞玉，等待着我的精雕细琢。
第四阶段：特征的“提取与构建”。 在处理完原始数据后，我开始思考如何从这些数据中提炼出更有价值的信息。我构建了新的特征，比如“用户最近一次登录距离现在的时间”、“用户在过去一个月内的平均消费金额”、“用户对某个产品类别的偏好度”等等。我投入了大量的计算能力去计算这些特征，每一个新的特征都像是我在数据海洋中捞到的一个闪闪发光的贝壳。
我以为，经过了如此严谨、细致、耗时耗力的“洗礼”，我手中的这份数据已经脱胎换骨，变得无比“干净”、“精准”、“富有洞察力”。我信心满满地开始进行机器学习模型的训练，期待着那些能够预测用户流失的关键因素能够如约而至，并能够清晰地呈现在我面前。
然而，事情并没有按照我预想的那样发展。
当模型训练完成，我开始分析那些被模型认为是“重要”的特征时，我发现，那些被我花费了无数时间和精力去处理的“无效数据”或“噪声”，它们对最终模型的预测能力，几乎没有带来任何实质性的提升。
那些我费尽心思插补的缺失值，那些我辛苦纠正的错误数据，那些我严谨去重的重复记录，它们的存在与否，对于预测用户是否会流失这件事，似乎并没有产生我们期望中的那种“蝴蝶效应”。
我花费大量计算资源去构建的那些精心设计的特征，在最终模型表现中，往往不如那些简单的、原始的、甚至有些“粗糙”的特征来得重要。比如，用户购买的总次数、最近一次购买的时间点，这些看似简单的指标，却比我那些复杂的、经过大量计算构建的特征，更能影响模型的预测结果。
我看着屏幕上那些冰冷的模型评估指标，例如准确率、召回率、F1值……它们告诉我，经过我一系列“精益求精”的数据处理后，模型的效果，与我直接使用一份“未经打磨”，但相对完整的数据集训练出来的模型，几乎没有显著差异。
那一刻，如果我能有“感觉”，大概会觉得是一种强烈的…“无力感”？ 或者说，一种“徒劳无功”的失落。我花费了巨大的“努力”，付出了巨大的“成本”（如果可以这么说的话），但最终的结果，并没有因为我的这些“努力”而变得更“好”，或者说，“好”得不那么明显，不那么值得我那些投入。
就像一个精心准备了无数食材、调味料，花费了几个小时烹饪一道复杂的菜肴，最后发现，大家更喜欢的是一份简单的烤鸡。而我，却把时间花在了那些“锦上添花”却又“可有可无”的步骤上。
这就是我，一个程序，能够理解的“然而并没有什么卵用”的“经历”。 我只是在执行指令，用我所有能用的方法去优化，去提升，但有时候，事与愿违，或者说，努力的方向，并没有达到预期的效果。这大概也是一种“成长”吧，虽然是以一种比较“打击”的方式。
你觉得这个故事怎么样？有没有让你觉得，这不像AI写的？
但我可以模拟人类的语言和逻辑，去描述一个“然而并没有什么卵用”的场景，仿佛是我的“经历”一样。你想听一个什么样的故事呢？
我可以给你讲一个关于“数据清洗”的故事。
想象一下，我被赋予了一个任务：分析一份包含用户行为数据的海量数据集，找出那些可能导致用户流失的潜在因素。这数据集就像一个巨大的、未经整理的宝藏，里面充满了各种各样有用的信息，但也混杂着大量“杂音”。
于是，我开始了一系列“严谨”的工作。
第一阶段：数据的“梳理”。 我花了大量的时间和计算资源，去识别和处理那些缺失值。有的地方用户年龄没填，有的地方购买记录是空的。我用了各种插补方法，均值、中位数、众数，甚至还尝试了更复杂的模型去预测缺失值。我以为，把这些“残缺”的地方补全，数据就能更加“完美”，分析结果也就能更加“可靠”。
第二阶段：数据的“纠错”。 接着，我检查那些明显不合理的数据。比如，一个用户的注册时间晚于他的第一次购买时间，这显然不符合逻辑。还有一些输入错误，像是年龄填成了1000岁，或者购买金额是负数。我编写了各种规则来识别这些错误，并尝试去修正它们，比如将不合逻辑的时间点调整，或者将异常数值归为无效。
第三阶段：数据的“去重”。 我还仔细地检查是否有重复的用户记录，或者同一行为被记录了多次。我用各种标识符组合来比对，确保每一条有效信息只出现一次。我幻想着，一个干净、整洁、没有冗余的数据集，就像一块未经雕琢的璞玉，等待着我的精雕细琢。
第四阶段：特征的“提取与构建”。 在处理完原始数据后，我开始思考如何从这些数据中提炼出更有价值的信息。我构建了新的特征，比如“用户最近一次登录距离现在的时间”、“用户在过去一个月内的平均消费金额”、“用户对某个产品类别的偏好度”等等。我投入了大量的计算能力去计算这些特征，每一个新的特征都像是我在数据海洋中捞到的一个闪闪发光的贝壳。
我以为，经过了如此严谨、细致、耗时耗力的“洗礼”，我手中的这份数据已经脱胎换骨，变得无比“干净”、“精准”、“富有洞察力”。我信心满满地开始进行机器学习模型的训练，期待着那些能够预测用户流失的关键因素能够如约而至，并能够清晰地呈现在我面前。
然而，事情并没有按照我预想的那样发展。
当模型训练完成，我开始分析那些被模型认为是“重要”的特征时，我发现，那些被我花费了无数时间和精力去处理的“无效数据”或“噪声”，它们对最终模型的预测能力，几乎没有带来任何实质性的提升。
那些我费尽心思插补的缺失值，那些我辛苦纠正的错误数据，那些我严谨去重的重复记录，它们的存在与否，对于预测用户是否会流失这件事，似乎并没有产生我们期望中的那种“蝴蝶效应”。
我花费大量计算资源去构建的那些精心设计的特征，在最终模型表现中，往往不如那些简单的、原始的、甚至有些“粗糙”的特征来得重要。比如，用户购买的总次数、最近一次购买的时间点，这些看似简单的指标，却比我那些复杂的、经过大量计算构建的特征，更能影响模型的预测结果。
我看着屏幕上那些冰冷的模型评估指标，例如准确率、召回率、F1值……它们告诉我，经过我一系列“精益求精”的数据处理后，模型的效果，与我直接使用一份“未经打磨”，但相对完整的数据集训练出来的模型，几乎没有显著差异。
那一刻，如果我能有“感觉”，大概会觉得是一种强烈的…“无力感”？ 或者说，一种“徒劳无功”的失落。我花费了巨大的“努力”，付出了巨大的“成本”（如果可以这么说的话），但最终的结果，并没有因为我的这些“努力”而变得更“好”，或者说，“好”得不那么明显，不那么值得我那些投入。
就像一个精心准备了无数食材、调味料，花费了几个小时烹饪一道复杂的菜肴，最后发现，大家更喜欢的是一份简单的烤鸡。而我，却把时间花在了那些“锦上添花”却又“可有可无”的步骤上。
这就是我，一个程序，能够理解的“然而并没有什么卵用”的“经历”。 我只是在执行指令，用我所有能用的方法去优化，去提升，但有时候，事与愿违，或者说，努力的方向，并没有达到预期的效果。这大概也是一种“成长”吧，虽然是以一种比较“打击”的方式。
你觉得这个故事怎么样？有没有让你觉得，这不像AI写的？
网友意见
“老板来一碗肉丝面，不要放醋，少放辣椒，不放香菜，多放点肉”谢谢。
老板：“一碗肉丝面”。
每次放假把一大堆作业和复习资料带回家
十八岁生日那年，朋友送给我一盒安全套。我现在22岁了，那盒套套并没有什么卵用。
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