Discuter de l'évaluation de la qualité des données, de la fiabilité, de la représentativité et de la contribution du processus à l'évaluation du cycle de vie.
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Explore la qualité des données dans l'analyse du cycle de vie, couvrant le format de l'inventaire, le contrôle, les procédures de mesure, les facteurs d'incertitude et le système d'évaluation de la qualité des données.
Couvre la méthode de tarification hédoniste pour l'évaluation des prix implicites des marchandises et introduit la méthode d'évaluation éventuelle pour l'estimation de la valeur des marchandises environnementales.
Explore les techniques de résolution d'entités pour identifier et agréger différents profils d'entités à travers des ensembles de données, couvrant les défis et les solutions.
Explore l'évaluation environnementale systémique, l'analyse nationale des flux de matériaux et le développement d'un tableau de bord du métabolisme urbain pour Zurich à l'aide de données ouvertes.
Explore les techniques de résolution d'entités, la déduplication des données, les métriques de similitude, le coût de calcul, les techniques de blocage et l'échelle des jointures de similarité.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Explore l'apprentissage automatique des droits de l'homme, en mettant l'accent sur la définition des objectifs, le traitement des faux positifs et négatifs, et en assurant la transparence et la confiance.
