आम डेटा समस्याएँ

Introduction to Data Literacy

Jess Ahmet

Content Developer, DataCamp

गंदा डेटा

  • गंदा डेटा होता है:

    • गलत
    • अधूरा
    • असंगत

  • कारण: मानव त्रुटि, तकनीकी दिक्कतें, या डेटा कलेक्शन प्रक्रिया की समस्याएँ

  • "Garbage in, garbage out" सिद्धांत: गंदा डेटा गलत नतीजों तक ले जा सकता है

गंदी खिड़की

Introduction to Data Literacy

डेटा त्रुटियाँ

  • डेटा गलत या असंगत है
  • आमतौर पर मान या फ़ॉर्मेट रिकॉर्ड करते समय मानव/तकनीकी त्रुटि के कारण
  • निपटने की तकनीकें:
    • यदि मूल मान या वैध फ़ॉर्मेट पता है: डेटा सुधारें
    • यदि अज्ञात है: डेटा हटाएँ

गलत टुकड़े वाली पहेली

Introduction to Data Literacy

मिसिंग डेटा

  • डेटा अधूरा है
  • समस्या तब बढ़ती है जब:
    • कई डेटा पॉइंट गायब हों
    • मिसिंग डेटा में कुछ पैटर्न हों
  • निपटने की तकनीकें:
    • डेटा हटाना
    • इम्प्यूटेशन

गुम टुकड़े वाली पहेली

Introduction to Data Literacy

डेटा बायस

  • सामाजिक पक्षपात डेटा में "data bias" के रूप में दिख सकता है
  • इससे डेटा और परिणाम गैर-प्रतिनिधिक बनते हैं
  • पहचानना और सुलझाना कठिन
  • निपटने की तकनीकें:
    • सुदृढ़ डेटा कलेक्शन प्रक्रिया
    • निष्कर्षों में जागरूकता
    • Explainable AI मॉडल

ग्रे पहेली, सफेद टुकड़े बाहर

Introduction to Data Literacy

डेटा क्लीनिंग

  • डेटा समस्याओं से निपटने की तकनीकों का सेट
  • किसी भी डेटा विश्लेषण से पहले अहम तैयारी चरण
  • पर हर समस्या (पूरी तरह) हल नहीं होती
  • फिर भी कुछ न कुछ विश्लेषण हमेशा संभव है

दस्ताने पहना हाथ और स्प्रे बोतल

Introduction to Data Literacy

अभ्यास करते हैं!

Introduction to Data Literacy

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