آیا می توان از مقادیر "نان" در مدل سازی داده ها استفاده کرد؟

در قلمرو مدل سازی داده ها ، مفهوم مقادیر "نان" ، که برای "نه یک عدد" است ، مدتهاست که موضوع فتنه و بحث است. من به عنوان تأمین کننده محصولات NAN ، من از دست اول دیدگاه متنوع در مورد قابلیت استفاده این مقادیر در سناریوهای مدل سازی - مدل سازی را مشاهده کرده ام. این وبلاگ با هدف بررسی این سؤال: آیا می توان از مقادیر "نان" در مدل سازی داده ها استفاده کرد؟

درک ارزشهای "نان"

قبل از اینکه بتوانیم کاربرد آنها را در مدل سازی داده ها ارزیابی کنیم ، درک این مقدار "نان" ضروری است. در زبانهای برنامه نویسی مانند پایتون ، "نان" یک مقدار ویژه شناور است - نقطه ای که یک نتیجه عددی تعریف نشده یا غیرقابل توصیف را نشان می دهد. به عنوان مثال ، عملیاتی مانند تقسیم صفر به صفر یا گرفتن ریشه مربع یک عدد منفی در زمینه ای که از اعداد پیچیده پشتیبانی نمی شود می تواند مقادیر "نان" را به همراه داشته باشد.

در یک زمینه داده ، مقادیر "نان" اغلب داده های گمشده یا خراب را نشان می دهد. هنگام جمع آوری داده ها از منابع مختلف ، مانند سنسورها ، نظرسنجی ها یا بانکهای اطلاعاتی ، مواجهه با موقعیت هایی که نقاط داده ناقص یا نادرست باشند ، غیر معمول نیست. این شکاف ها به طور معمول به عنوان مقادیر "نان" در آرایه های عددی یا قاب داده ها نشان داده می شوند.

چالش های استفاده از مقادیر "نان" در مدل سازی داده ها

یکی از چالش های اصلی استفاده از مقادیر "NAN" در مدل سازی داده ها این است که بیشتر الگوریتم های آماری آماری و دستگاه - یادگیری برای اداره مستقیم آنها طراحی نشده اند. بسیاری از الگوریتم ها فرض می کنند که تمام داده های ورودی عددی و خوب تعریف شده است. هنگامی که مقادیر "نان" در داده های ورودی وجود دارند ، این الگوریتم ها ممکن است نتایج نادرست یا حتی خرابی ایجاد کنند.

به عنوان مثال ، محاسبه میانگین یا انحراف استاندارد یک مجموعه داده با مقادیر "نان" منجر به "نان" می شود اگر محاسبه بدون رسیدگی مناسب انجام شود. به طور مشابه ، الگوریتم هایی مانند رگرسیون خطی یا شبکه های عصبی برای محاسبات خود به ورودی های عددی متکی هستند. اگر مقادیر "نان" به عنوان ورودی منتقل شوند ، ممکن است وزن و تعصب مدل ها به درستی به روز نشوند و منجر به عملکرد مدل ضعیف شود.

چالش دیگر این است که مقادیر "نان" می توانند توزیع داده ها را تحریف کنند. هنگام محاسبه آمار خلاصه یا تجسم داده ها ، وجود مقادیر "نان" می تواند ارزیابی دقیق ویژگی های مجموعه داده را دشوار کند. این می تواند تحلیلگران را گمراه کند و نتیجه گیری نادرست در مورد داده ها را بدست آورد.

کاربردهای بالقوه مقادیر "نان" در مدل سازی داده ها

با وجود چالش ها ، سناریوهایی وجود دارد که می توان مقادیر "نان" را به طور مؤثر در مدل سازی داده ها استفاده کرد. یکی از این سناریوها در تغییر داده ها است. تغییر داده ها فرآیند پر کردن مقادیر گمشده با مقادیر تخمین زده شده است. در ابتدا با ترک مقادیر "نان" در مجموعه داده ها ، می توانیم الگوهای و روابط موجود در داده ها را برای تصمیم گیری های آگاهانه تر مشخص کنیم.

به عنوان مثال ، ما می توانیم از تکنیک هایی مانند ضربات چندگانه توسط معادلات زنجیر شده (موش) یا K - نزدیکترین همسایگان (KNN) استفاده کنیم. این روشها نقاط داده های موجود را برای برآورد مقادیر گمشده در نظر می گیرند. ارزشهای "نان" به عنوان متغیرهایی عمل می کنند که به ما کمک می کند تا مشخص شود که کدام نقاط داده باید منتسب شود.

در بعضی موارد ، مقادیر "نان" همچنین می تواند اطلاعاتی در مورد فرآیند جمع آوری داده ها داشته باشد. به عنوان مثال ، اگر یک سنسور خاص نتواند داده ها را در یک زمان معینی ضبط کند ، مقدار "نان" حاصل می تواند مشکلی را با سنسور نشان دهد. با تجزیه و تحلیل توزیع مقادیر "NAN" در مجموعه داده ، می توانیم ناهنجاری ها را در فرآیند جمع آوری داده ها تشخیص داده و اقدامات مناسب انجام دهیم.

محصولات NAN ما و ارتباط آنها با مدل سازی داده ها

ما به عنوان تأمین کننده محصولات NAN ، اهمیت داده های با کیفیت بالا را در مدل سازی داده ها درک می کنیم. محصولات ما برای اطمینان از جمع آوری دقیق داده ها و به حداقل رساندن وقوع مقادیر "نان" طراحی شده اند. با این حال ، ما همچنین می دانیم که در سناریوهای واقعی جهانی ، ارزشهای "نان" اجتناب ناپذیر هستند.

ما طیف وسیعی از محصولات را ارائه می دهیم که می توانند در سیستم های جمع آوری داده ها استفاده شوند. به عنوان مثال ، ماxpon onu 1ge 3fe voip wifi4یک دستگاه با کارایی بالا است که می تواند برای جمع آوری داده های مرتبط با شبکه استفاده شود. این مجهز به سنسورهای پیشرفته و پروتکل های ارتباطی برای اطمینان از جمع آوری داده های قابل اعتماد است. به همین ترتیب ، ماXpon در 1GE 1FE WiFi4وت4GE AX3000 USB3.0محصولات برای ارائه جمع آوری داده های پایدار و دقیق در محیط های مختلف طراحی شده اند.

علاوه بر محصولات سخت افزاری ، ما همچنین راه حل های نرم افزاری برای پیش پردازش داده ها ارائه می دهیم. نرم افزار ما می تواند به کاربران کمک کند تا مقادیر "نان" را در مجموعه داده های خود به طور مؤثر کنترل کنند. این شامل توابع مربوط به تغییر داده ها ، تشخیص دورتر و عادی سازی داده ها است. دانشمندان و تحلیلگران داده ما با استفاده از محصولات ما می توانند بدون نیاز به نگرانی بیش از حد در مورد چالش های مطرح شده توسط مقادیر "نان" ، روی ساخت مدلهای دقیق داده تمرکز کنند.

پایان

در نتیجه ، در حالی که مقادیر "نان" چالش های مهمی در مدل سازی داده ها دارند ، می توان از آنها نیز به طور مؤثر در سناریوهای خاص استفاده کرد. با درک ماهیت مقادیر "نان" و استفاده از تکنیک های مناسب برای رسیدگی به آنها ، می توانیم این مقادیر به ظاهر مشکل ساز را به دارایی های ارزشمند در فرآیند مدل سازی داده تبدیل کنیم.

اگر در مدل سازی داده ها درگیر هستید و به دنبال محصولات قابل اعتماد برای جمع آوری و داده های پردازش هستید ، ما از شما دعوت می کنیم تا برای بحث تهیه با ما تماس بگیرید. تیم متخصصان ما آماده است تا در یافتن بهترین راه حل ها برای نیازهای خاص خود به شما کمک کند.

منابع

• هارل ، FE (2015). استراتژی های مدل سازی رگرسیون: با برنامه های کاربردی به مدل های خطی ، رگرسیون لجستیک و ترتیب و تجزیه و تحلیل بقا. اسپرینگر
• Hastie ، T. ، Tibshirani ، R. ، & Friedman ، J. (2009). عناصر یادگیری آماری: داده کاوی ، استنباط و پیش بینی. اسپرینگر
• Van Buuren ، S. (2018). انعطاف پذیری انعطاف پذیر داده های گمشده. چاپمن و هال/CRC.