Selam! NAN ürünlerinin bir tedarikçisi olarak, genellikle 'NAN' değerleri ile veri nasıl görselleştirileceği sorulur. 'Bir sayı' anlamına gelen 'Nan', verilerinizi anlamaya çalışırken boyunda gerçek bir acı olabilir. Ama endişelenmeyin, bu sinir bozucu değerlerle başa çıkmanıza ve harika görselleştirmeler yaratmanıza yardımcı olacak bazı ipuçlarım ve püf noktalarım var.
Öncelikle, 'nan' değerlerinin neden ilk etapta göründüğünden bahsedelim. Bir sürü nedenden dolayı görünebilirler. Belki veri toplama sırasında bir sensör arızası veya bir e -tablodaki eksik giriş gibi bir hata vardı. Ya da belki de veriler belirli bir gözlem için mevcut değildir. Örneğin, insanların yükseklikleri hakkında veri topluyorsanız ve bazı insanlar bu bilgileri paylaşmak istemiyorsa, bu değerler 'nan' olacaktır.
Şimdi, verileri 'NAN' değerleri ile görselleştirme söz konusu olduğunda, ilk adım onlarla ne yapacağını bulmaktır. Birkaç yaygın yaklaşım var.
Bir seçenek, 'NAN' değerleri içeren satırları veya sütunları kaldırmaktır. Bu, özellikle büyük bir veri kümeniz varsa ve 'NAN' değerlerinin sayısı nispeten küçükse hızlı ve kolay bir düzeltme olabilir. Ancak, bu yönteme dikkat etmelisiniz. Verileri kaldırma sonuçlarınızı çarpıtabilir ve gerçekten neler olup bittiğinin yanlış bir resmini verebilir. Örneğin, satış verilerini analiz ediyorsanız ve tüm satırları 'NAN' değerleri ile kaldırıyorsanız, bu eksik girişlerle ilgili önemli eğilimleri veya kalıpları kaçırabilirsiniz.
Başka bir yaklaşım, 'nan' değerlerini başka bir şeyle doldurmaktır. Mevcut verilerin ortalama, medyan veya modunu kullanabilirsiniz. Örneğin, bir sıcaklık veri kümesine bakıyorsanız ve birkaç 'NAN' değeri varsa, 'nan' olmayan değerlerin ortalama sıcaklığını hesaplayabilir ve boşlukları doldurmak için kullanabilirsiniz. Bu, verilerinizi düzeltmeye ve görselleştirmeyi kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. Ama yine de, mükemmel bir çözüm değil. 'NAN' değerlerini doldurmak için özet istatistikleri kullanmak, özellikle verilerin çok fazla değişkenliği varsa verilerinizi de bozabilir.
Enterpolasyon gibi daha gelişmiş teknikler de kullanabilirsiniz. Enterpolasyon, çevredeki veri noktalarının değerlerine göre eksik değerlerin tahmin edilmesini içerir. Örneğin, 'NAN' değerlerine sahip bir zaman - seri veri kümeniz varsa, bu eksik zaman noktalarında değerlerin ne olması gerektiğini tahmin etmek için doğrusal enterpolasyon kullanabilirsiniz. Bu, 'Nan' değerleriyle başa çıkmanın daha doğru bir yolu olabilir, ancak daha karmaşık ve zaman tüketici olabilir.
'NAN' değerleriyle ne yapacağınıza karar verdikten sonra, verilerinizi görselleştirmeye başlama zamanı. Orada harika görselleştirmeler yaratmanıza yardımcı olabilecek tonlarca araç var. Bazı popüler olanlar arasında Matplotlib ve Seaborn gibi Python kütüphaneleri ve GGPLOT2 gibi R paketleri bulunmaktadır.
Diyelim ki zaman içinde ürün satışları veri kümeniz var ve birkaç 'nan' değer var. 'NAN' değerlerini medyan satış tutarıyla doldurmaya karar verdiniz. Şimdi, satış trendini göstermek için bir satır grafiği oluşturmak istiyorsunuz. Python'daki Matplotlib ile böyle bir şey yapabilirsiniz:
plt olarak ithal pandaları olarak ithal pandalar olarak pd # 'verileri' varsayım verileri ile veri çerçevenizdir. Satış verilerinizdir. plt.xlabel ('tarih') plt.ylabel ('satış') plt.title ('zaman içinde ürün satışları') plt.show ()Bu kod, bir CSV dosyasından satış verilerinizde okur, 'NAN' değerlerini medyan satış miktarıyla doldurur ve daha sonra satış eğilimini zaman içinde göstermek için basit bir çizgi grafiği oluşturur.
Dağılım grafikleri veya çubuk grafikler gibi daha karmaşık görselleştirmelerle ilgileniyorsanız, bu araçlar da bunları işleyebilir. Örneğin, farklı ürünlerin satış ve müşteri derecelendirmelerini karşılaştıran bir veri kümeniz varsa ve derecelendirme sütununda bazı 'NAN' değerleri varsa, satış ve derecelendirmeler arasında bir ilişki olup olmadığını görmek için bir dağılım grafiği oluşturabilirsiniz.
Şimdi, şirketimizde sunduğumuz bazı ürünlerden bahsetmek istiyorum. Gerçekten harika XPON ONU cihazlarımız var. Kontrol etXpon onu 4ge wifi5 ac1200. Wi - fi 5 özelliklerinde inşa edilmiş yüksek hızlı internet erişimi için harika bir cihazdır. Ve daha fazla özelliğe sahip bir şeye ihtiyacınız varsa,Xon un 4ge catv pots wifi5 ac1200. Bu sadece internet erişimi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda CATV ve POTS bağlantılarını da destekler. Wi - fi teknolojisinde en son,Bu Tut 4ge Voip Mağara CATI6gitmenin yolu. VoIP ve CATV desteği ile birlikte yüksek hızlı WI - FI 6 bağlantısı sunar.
Bu tür ürünler için pazardaysanız veya verileri 'NAN' değerleri ile görselleştirme hakkında herhangi bir sorunuz varsa, ulaşmaktan çekinmeyin. Verilerinizden en iyi şekilde yararlanmanıza ve ihtiyaçlarınız için doğru ürünleri almanıza yardımcı olmak için buradayız. İster internet altyapınızı geliştirmek isteyen küçük bir işletme sahibi olun, ister dağınık verileri anlamaya çalışan bir veri analisti olun, sizin için çözümlerimiz var. Öyleyse, bir konuşma başlatalım ve birlikte nasıl çalışabileceğimizi görelim!
Referanslar
- Vanderplas, J. (2016). Python Veri Bilimi El Kitabı: Veri ile çalışmak için temel araçlar. O'Reilly Medya.
- Wickham, H. (2016). GGPLOT2: Veri analizi için zarif grafikler. Springer.
