关于编数据之后如何料理后事。。

攒米看帖9981 发表于 2022-12-19 11:40
事情往往没有你想的那么糟。
很确定的是不要继续编数据了。
解决的话把坦白从宽做为最后手段，最好的办法是 ...

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解决的话把坦白从宽做为最后手段，最好的办法是想办法搞到permission，然后神不知鬼不觉把数据改对。.--
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respectfully 这个建议是坑 “神不知鬼不觉”在公司系统里不存在的 肯定有logging 这个被抓到直接gg

qiuqiushasha 发表于 2022-12-19 13:28:08
```
解决的话把坦白从宽做为最后手段，最好的办法是想办法搞到permission，然后神不知鬼不觉把数据改对。.--
````

我只是说不要故意去承认，也没说被问起来一定要否认。
实际情况就是只要你尽快改对了没人会追究你以前的东西。但是你主动承认了就必须处罚。

匿名用户 发表于 2022-12-19 12:06:30
工作可以糊弄可以low-quality千但是万不要编。

你这个情况打死也不能承认是自己编的，就说是自己理解错了某个地方，用了错误的方法得到了错误的结果，“失误/水平低”和“编造”完全是两种性质。

是啊
编也行 你反正就别被发现
你被发现了后果就是你以后不会有任何trust
楼主 考验你水平的时候到了

不说谎的解决方式：
1. I found a bug with the previous pipeline, when pushing data to production, I pushed synthetic data generated for testing instead of collected data.
2. This is causing issues and I'll do a rollback to fix the problem. This will be my top priority for the next xxx days.
3. To prevent this from happening again, I will build a pipeline for quality control. I will do this after the rollback.

没什么大不了，不要有那么多道德压力。你要是读过博，写过论文，跟NIH/FDA打过交道，你就知道数据造假太普遍了，而且99.99%的造假都查不出来。
.--方法前面人都教了。基本上就是两点，permission 你可以说是你把一些数据误用了，或者说你用了其他的旧数据。如果不问你就不要说。
方法不对你就说指标理解的有点小问题，最好提前想好几个相似的指标。如果哪天被发现能及时反应过来。
不用压力很大，烙印老白满嘴谎话，他们照样活得很好。也不要听一些“职场道德圣人”讲的，即使到最后一刻也不要承认自己造假。你就把自己想象成一个烙印，就轻松了。

qiuqiushasha 发表于 2022-12-19 22:27
你怕啥啊 虽然不是鼓励这个行为 但在职场上这个不是挺常见的 你从你老板的角度讲 每个人都是manage up 只要 ...

data scientist在data上造假是sugar coat的问题吗

主贴和回复都让人大开眼界......

这和简历造假被查出来有什么区别？

这和Elizabeth Holmes说一滴血测出各种疾病又有啥区别？
https://en.wikipedia.org/wiki/Elizabeth_Holmes
只不过影响的范围大小不一样

不明白这有啥好说的。

Silverhand 发表于 2022-12-19 14:16:24
data scientist在data上造假是sugar coat的问题吗

兄der认真你就输了

iresss 发表于 2022-12-19 11:11:45
会发帖来问的大概率不是坏人
这个时候如果被fire了还能找得到工作吗 没必要不给后路

成年人哪来的好人坏人