Veri modellemesi alanında, "bir sayı değil" anlamına gelen "NAN" değerleri kavramı uzun zamandır hem entrika hem de tartışmanın bir konusu olmuştur. NAN ürünlerinin bir tedarikçisi olarak, veri modelleme senaryolarında bu değerlerin kullanılabilirliği konusundaki çeşitli bakış açılarına ilk elden tanık oldum. Bu blog şu soruyu araştırmayı amaçlamaktadır: veri modellemesinde 'nan' değerleri kullanılabilir mi?
'Nan' değerlerini anlamak
Veri modellemedeki faydalarını değerlendirmeden önce, 'nan' değerlerinin ne olduğunu anlamak önemlidir. Python gibi programlama dillerinde, 'Nan', tanımsız veya temsil edilemez bir sayısal sonucu temsil eden özel bir yüzer - nokta değeridir. Örneğin, sıfıra sıfıra bölme veya karmaşık sayıların desteklenmediği bir bağlamda negatif bir sayının kare kökü almak gibi işlemler 'nan' değerleri verebilir.
Veri işleme bağlamında, 'NAN' değerleri genellikle eksik veya bozuk verileri gösterir. Sensörler, anketler veya veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan veri toplarken, veri noktalarının eksik veya yanlış olduğu durumlarla karşılaşmak nadir değildir. Bu boşluklar tipik olarak sayısal dizilerde veya veri çerçevelerinde 'NAN' değerleri olarak temsil edilir.
Veri modellemesinde 'nan' değerlerini kullanmanın zorlukları
Veri modellemesinde 'NAN' değerlerini kullanmanın temel zorluklarından biri, geleneksel istatistiksel ve makine - öğrenme algoritmalarının çoğunun bunları doğrudan işlemek için tasarlanmamış olmasıdır. Birçok algoritma, tüm giriş verilerinin sayısal ve iyi tanımlanmış olduğunu varsayar. Girdi verilerinde 'NAN' değerleri mevcut olduğunda, bu algoritmalar yanlış sonuçlar verebilir ve hatta çökebilir.
Örneğin, 'NAN' değerleri olan bir veri kümesinin ortalama veya standart sapmasını hesaplamak, hesaplama uygun bir işlem yapmadan yapılırsa 'NAN' ile sonuçlanır. Benzer şekilde, doğrusal regresyon veya nöral ağlar gibi algoritmalar, hesaplamaları için sayısal girdilere dayanır. 'NAN' değerleri giriş olarak iletilirse, modellerin ağırlıkları ve önyargıları doğru şekilde güncellenemeyebilir, bu da kötü model performansına yol açar.
Başka bir zorluk, 'NAN' değerlerinin verilerin dağılımını bozabilmesidir. Özet istatistikleri hesaplarken veya verileri görselleştirirken, 'NAN' değerlerinin varlığı, veri kümesinin özelliklerini doğru bir şekilde değerlendirmeyi zorlaştırabilir. Bu, analistleri yanıltabilir ve verilerle ilgili yanlış sonuçlarla sonuçlanabilir.
Veri modellemede 'NAN' değerlerinin potansiyel kullanımları
Zorluklara rağmen, 'NAN' değerlerinin veri modellemesinde etkili bir şekilde kullanılabileceği senaryolar vardır. Böyle bir senaryo veri impütasyonudur. Veri imptütasyonu, eksik değerleri tahmini değerlerle doldurma işlemidir. Başlangıçta veri kümesinde 'NAN' değerlerini bırakarak, daha bilinçli impütasyon kararları almak için verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tanımlayabiliriz.
Örneğin, zincirlenmiş denklemler (fareler) veya k - en yakın komşular (KNN) impütasyonu ile çoklu impütasyon gibi teknikleri kullanabiliriz. Bu yöntemler, eksik değerleri tahmin etmek için mevcut veri noktalarını dikkate alır. 'NAN' değerleri, hangi veri noktalarının uygulanması gerektiğini belirlememize yardımcı olan yer tutucular olarak işlev görür.
Bazı durumlarda, 'NAN' değerleri veri toplama süreci hakkında da bilgi taşıyabilir. Örneğin, belirli bir sensör belirli bir zamanda veri kaydedemezse, ortaya çıkan 'NAN' değeri sensörle ilgili bir sorunu gösterebilir. Veri kümesindeki 'NAN' değerlerinin dağılımını analiz ederek, veri toplama sürecindeki anomalileri tespit edebilir ve uygun önlemleri alabiliriz.
NAN ürünlerimiz ve bunların veri modellemesi ile ilgileri
NAN ürünlerinin bir tedarikçisi olarak, veri modellemesinde yüksek kaliteli verilerin önemini anlıyoruz. Ürünlerimiz doğru veri toplama sağlamak ve 'NAN' değerlerinin oluşumunu en aza indirmek için tasarlanmıştır. Bununla birlikte, gerçek dünya senaryolarında 'nan' değerlerinin kaçınılmaz olduğunu da kabul ediyoruz.
Veri toplama sistemlerinde kullanılabilecek bir dizi ürün sunuyoruz. Örneğin, bizimXpon onu 1ge 3Fe voip wifi4ağla ilgili verileri toplamak için kullanılabilecek yüksek performanslı bir cihazdır. Güvenilir veri toplama sağlamak için gelişmiş sensörler ve iletişim protokolleri ile donatılmıştır. Benzer şekilde bizimXpon üzerinde 1ge 1Fe WiFi4Ve4ge AX3000 USB3.0Ürünler, çeşitli ortamlarda istikrarlı ve doğru veri toplama sağlamak için tasarlanmıştır.
Donanım ürünlerine ek olarak, veri ön işlemesi için yazılım çözümleri de sunuyoruz. Yazılımımız, kullanıcıların veri kümelerindeki 'NAN' değerlerini etkin bir şekilde ele almasına yardımcı olabilir. Veri imptütasyonu, aykırı algılama ve veri normalizasyonu için işlevler içerir. Ürünlerimizi kullanarak, veri bilimcileri ve analistler, 'NAN' değerlerinin yarattığı zorluklar hakkında çok fazla endişelenmek zorunda kalmadan doğru veri modelleri oluşturmaya odaklanabilirler.
Çözüm
Sonuç olarak, 'NAN' değerleri veri modellemesinde önemli zorluklar yaratırken, bunlar belirli senaryolarda da etkili bir şekilde kullanılabilir. 'Nan' değerlerinin doğasını anlayarak ve bunları işlemek için uygun teknikleri kullanarak, bu görünüşte sorunlu değerleri veri modelleme sürecindeki değerli varlıklara dönüştürebiliriz.
Veri modellemesine katılıyorsanız ve verileri toplamak ve hazırlamak için güvenilir ürünler arıyorsanız, sizi bir tedarik tartışması için bizimle iletişime geçmeye davet ediyoruz. Uzman ekibimiz, özel ihtiyaçlarınız için en iyi çözümleri bulmanıza yardımcı olmaya hazırdır.
Referanslar
- Harrell, Fe (2015). Regresyon modelleme stratejileri: Doğrusal modellere, lojistik ve sıralı regresyon ve sağkalım analizi uygulamaları ile. Springer.
- Hastie, T., Tibshirani, R. ve Friedman, J. (2009). İstatistiksel öğrenmenin unsurları: veri madenciliği, çıkarım ve tahmin. Springer.
- Van Buuren, S. (2018). Eksik verilerin esnek imptimiz. Chapman ve Hall/CRC.
