Python4Finance

انواع خطاها در کار با داده ها - 2
مهمترین خطاهایی که در داده ها ممکن است وجود داشته باشد عبارت است:
1️⃣ ناقص بودن اطلاعات (incompleteness error): یعنی داده وجود نداشته باشد که در پایتون با NA یا NaN نمایش داده می شود. معمولا برای حل این موضوع از میانگین، میانه، مد و یا صفر (بسته به مسئله) برای پر کردن داده ها استفاده می شود. (ردیف2)
2️⃣ بی اعتبار بودن داده ها (invalidity error): یعنی زمانی که داده ها از محدوده معناداری خارج می شوند. برای مثال در ردیف 2 تاریخ تولد فرد مذکور سال 1300 ذکر شده است که خارج از محدوده است.
3️⃣ دقت پایین داده ها (inaccuracy error): وقتی که داده ها با مقادیر صحیح پر نشده باشند، این خطا عموما از ناحیه مسئولین داده ها اتفاق می افتد. برای مثال افراد یا کارت بانکی دارند یا ندارند، «بدون پاسخ» در ردیف 4 معنی ندارد.
4️⃣ ناسازگاری داده ها (inconsistency error): وقتی بخش های مختلف داده با هم ناسازگار باشند. در ردیف 5 نام فرد خانم ب است اما جنسیت مرد ذکر شده است. معمولا برای رفع این مشکل معمولا از داده های تکمیلی استفاده می کنند.
5️⃣ یکنواخت نبودن داده ها (non-uniformity error): برای راحتی محاسبه و افزایش دقت لازم است داده ها از یک الگو تبعیت کنند. راهکار این موضوع تبدیل داده ها به یک فرم یکنواخت است. برای مثال در همه ردیف ها سال تولد با الگوی 4 رقم ذکر شده است اما در ردیف 3 با الگوی دو رقم ذکر شده است.
6️⃣ تکراری بودن داده ها (duplication error): وجود داده های تکراری ممکن است باعث جابجایی میانگین، میانه و مد شود و تمرکز ما از جابجا کند. راه کار آن نیز حذف داده های تکراری است. در مثال ردیف 1و 4 تکراری هستند.


#preprocessing
#Data_Cleansing
پایتون برای مالی
🆔 www.tgoop.com/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance

www.tgoop.com/python4finance/975

7.2K viewsJul 22, 2023 at 19:10

انواع خطاها در کار با داده ها - 2
مهمترین خطاهایی که در داده ها ممکن است وجود داشته باشد عبارت است:
1️⃣ ناقص بودن اطلاعات (incompleteness error): یعنی داده وجود نداشته باشد که در پایتون با NA یا NaN نمایش داده می شود. معمولا برای حل این موضوع از میانگین، میانه، مد و یا صفر (بسته به مسئله) برای پر کردن داده ها استفاده می شود. (ردیف2)
2️⃣ بی اعتبار بودن داده ها (invalidity error): یعنی زمانی که داده ها از محدوده معناداری خارج می شوند. برای مثال در ردیف 2 تاریخ تولد فرد مذکور سال 1300 ذکر شده است که خارج از محدوده است.
3️⃣ دقت پایین داده ها (inaccuracy error): وقتی که داده ها با مقادیر صحیح پر نشده باشند، این خطا عموما از ناحیه مسئولین داده ها اتفاق می افتد. برای مثال افراد یا کارت بانکی دارند یا ندارند، «بدون پاسخ» در ردیف 4 معنی ندارد.
4️⃣ ناسازگاری داده ها (inconsistency error): وقتی بخش های مختلف داده با هم ناسازگار باشند. در ردیف 5 نام فرد خانم ب است اما جنسیت مرد ذکر شده است. معمولا برای رفع این مشکل معمولا از داده های تکمیلی استفاده می کنند.
5️⃣ یکنواخت نبودن داده ها (non-uniformity error): برای راحتی محاسبه و افزایش دقت لازم است داده ها از یک الگو تبعیت کنند. راهکار این موضوع تبدیل داده ها به یک فرم یکنواخت است. برای مثال در همه ردیف ها سال تولد با الگوی 4 رقم ذکر شده است اما در ردیف 3 با الگوی دو رقم ذکر شده است.
6️⃣ تکراری بودن داده ها (duplication error): وجود داده های تکراری ممکن است باعث جابجایی میانگین، میانه و مد شود و تمرکز ما از جابجا کند. راه کار آن نیز حذف داده های تکراری است. در مثال ردیف 1و 4 تکراری هستند.


#preprocessing
#Data_Cleansing
پایتون برای مالی
🆔 www.tgoop.com/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance

BY Python4Finance