根据《中华人民共和国数据安全法》（2021年6月10日第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过）第二条规定在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。
在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。在中华人民共和国境外开展数据处理活动，损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的，依法追究法律责任。
为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，制定本法。 第二条 在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。 在中华人民共和国境外开展数据处理活动，损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的，依法追究法律责任。
第一条 为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，制定本法。第二条 在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。
第二条：在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。在中华人民共和国境外开展数据处理活动，损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的，依法追究法律责任。解读：表明我国数据安全法属于长臂管辖，境外组织触犯本法同样要追责。
《数据安全法》第二条明确，在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。在中华人民共和国境外开展数据处理活动，损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的，依法追究法律责任。
1、法律分析：此次发布的《草案》规定了个人信息处理的七大基本原则，分别是合法性原则（第五条）、目的明确原则（第六条）、最小必要原则（第六条）、公开透明原则（第七条）、准确性原则（第八条）、可问责性原则（第九条）、数据安全原则（第九条）。
2、即：对个人数据的处理过程中，无论是收集、传递还是使用，均要求符合法律规定，且符合透明性的要求。关于数据处理的公平性，有一个典型的例子，就是旅行社通过收集用户登录网站查询机票和酒店的信息，分析其偏好，然后通过程序自动设定针对该用户需要的机票和酒店涨价，这就是不公平的。
3、重点在于熟记GDPR的关键条款，对照中英文版本，理解数据处理七大原则和数据主体权利，以及EDPB指南。网课尤其推荐Jennifer老师的讲解，理论实践结合，提升理解效率。CIPM备考攻略：2周内，CIPM管理方向的400/500分得益于对隐私管理体系的理解和刷题。
1、《监管统计管理办法》是为了规范行政监管统计工作的颁布的一项法规，明确了各级监管部门的职责、统计报表的制作、监管数据处理等方面的要求。《监管统计管理办法》是指为了规范和加强行政监管统计工作而颁布的一项法规。该办法从统计工作的目的、职责、报表制作、监管数据处理等方面对行政监管统计工作进行规范。
2、第一章 总则第一条 为依法加强银行业统计管理，规范银行业统计行为，满足银行业监管工作需要，根据《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国银行业监督管理法》、《中华人民共和国商业银行法》以及《中华人民共和国统计法实施细则》、《金融违法行为处罚办法》等法律、法规，制定本办法。
3、银行保险监管统计管理办法有：规范统计指标、完善统计体系、强化数据质量管理。规范统计指标 银行保险监管机构会根据市场需求和监管目标，制定出一系列统计指标，以便更好地监管市场。这些指标需要具有可比性、准确性和完整性。
4、第一章 总则第一条 为了加强保险统计管理，保障保险统计信息的真实、完整、准确、及时，根据《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国保险法》、《中华人民共和国统计法实施细则》以及其他相关法律、行政法规，制定本规定。
5、银保监会制定商业银行理财业务监督管理办法如下： 第一章 总则第一条 为加强商业银行个人理财业务活动的管理，促进个人理财业务健康有序发展，依据《中华人民共和国银行业监督管理法》、《中华人民共和国商业银行法》等有关法律法规，制定本办法。
6、《青海省安全生产监督管理办法》已经2017年1月9日省人民的政府第72次常务会议审议通过，现予公布，自2017年4月1日起施行。
1、夯实基础：数据治理需关注数据规范、质量、安全。规范化模型管理是治理前提，高质量数据是可用前提，数据安全管控是共享交换前提。3）IT赋能：数据治理需将规范、流程、标准落地至IT平台，通过前向方式进行数据治理，避免事后稽核增加运维成本。
2、数据治理需要聚焦数据：数据治理的本质是管理数据，因此需要加强元数据管理，补齐数据的相关属性和信息，比如：元数据、质量、安全、业务逻辑、血缘等；应通过元数据驱动的方式管理数据生产。
3、在开始数字化转型的过程中，比起产品本身，你更应该考虑如何通过数据来提升产品和服务的质量。要用更精巧、创新、智能化的方法来交付您的产品和服务，数据可以帮助您完成所有这些。1布局数字化 我们必须让数字化深入到企业的每一个角落，创造数字与现实之间的无缝体验。
4、增加收益：数字化转型通过数据识别业务流程缺陷，提高业务透明度，驱动改进，降低成本，增加收入。 提高用户体验：数字化转型以客户为核心，优化购买流程，提升用户体验，增加转型价值。 提高竞争优势：数字化转型帮助企业提前规划系统特性，强化业务基础设施，提高行业竞争力。
1、数据标注的基本流程包括以下几个步骤：预处理：根据数据的规范要求，对数据进行算法的初步处理。标注：将源数据上传到“数据标注平台”，对其进行具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签的标注。质检：由质检人员对标注好的数据进行抽查，确保数据的准确性和一致性。
2、数据标注的流程首先从数据采集开始，采集的对象包括文本、图片、视频和音频等多种类型和多种格式的数据。
3、图像标注的标注流程分为数据清洗、数据标注和标注检验三类。清洗数据数据清洗就是排除数据所存在缺失值、噪声数据、重复数据等质量问题。数据标注数据标注是划分标注任务和制定标注规范从而进行标注任务。数据检验数据检验就是由标注审核员或者机器质检机制来审核标注的质量。
4、画框法：主要针对于视觉内容，例如图片、视频等。数据标注师通过画框，对每张图片上相同部分的内容进行标注。在选定标注对象之后，交由机器进行识别。画框法常用于面部识别等方向。注释法：一种更为详细的标注方法，在选定某些特定的内容之后，对此进行标注。这一方法常用于地图、导航等。
5、据标注定义及分类 数据标注的基本流程 包括4个环节：数据采集：首要环节，来源于提出标注需求的人工智能公司。常通过互联网获取公开的数据集与专业数据集。
6、文本标注的基本流程文本标注流程虽有不同任务的差异，但核心步骤包括预处理、线上/线下标注、质检、验收、数据处理和交付。具体步骤如下：预处理：按照规范要求对数据进行初步处理，为标注做准备。标注阶段： 线上标注：数据与平台结合，通过互联网完成，如YEDDA/SUTDAnnotator。
1、调查数据的统计预处理包括的内容如下：数据审核，可以分为准确性审核、适用性审核、及时性审核和一致性审核四个方面；数据筛选，对审核过程中发现的错误应尽可能予以纠正；数据排序，按照一定顺序将数据进行排列。数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。
2、统计预处理的内容包括加权处理的。预处理，一般包括缺损值处理、加权处理、变量重新编码、数据重新排序，以及创造新变量等。数据预处理的其他功能：转置、加权、数据拆分等。
3、调查数据预处理一般包括以下几个步骤：数据清洗、缺失值处理、异常值处理、标准化和离散化。首先，对数据进行清洗，去除不必要的列、行和重复数据。然后，对缺失的数据进行处理，可以采用删除、填充等方法。对于异常值，可以采用删除、修正等方式进行处理。
4、数据预处理的方法有：数据清理、 数据集成 、数据规约和数据变换。数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。
