Yo! Kao dobavljač Nan, bio sam koljeno - duboko u svijetu podataka i svih quirksa koji dolaze s tim. Jedna tema koja se iskače u mojim chatovima sa analitičarima podataka i istraživačima je utjecaj "nan" vrijednosti na analizu regresije podataka. Dakle, hajde da se kopamo u ovo i vidimo šta je ono.
Prvo, šta su dovraga "nan" vrijednosti? 'Nan' stoji za 'Nije broj'. To je posebna vrijednost koja se koristi za predstavljanje nestalih ili nedefiniranih podataka u numeričkim računanjima. U skupu podataka možete završiti s "nan" vrijednostima za sve razloge. Možda je došlo do pogreške u prikupljanju podataka, poput neispravnosti senzora koji nije mogao snimiti čitanje. Ili su možda neki podaci namjerno ostavljeni prazni jer to nije bilo primjenjivo.
Kada je u pitanju analiza regresije podataka, "Nan" vrijednosti mogu bacati pravi ključ u radovima. Regresijska analiza je sve o pronalaženju odnosa između varijabli. Pokušavate izgraditi model koji može predvidjeti ishod na osnovu jedne ili više ulaznih varijabli. Ali "Nan" vrednosti nereda s tim procesom velikim vremenom.
Jedan od najneposrednijih efekata je da se većina regresijskih algoritma ne može podnijeti ravno gore. Dizajnirani su za rad sa numeričkim podacima, a "Nan" jednostavno ne odgovara računu. Dakle, ako pokušate pokrenuti regresijsku analizu na skupu podataka sa vrijednostima "Nan", vjerovatno ćete dobiti grešku. Na primjer, linearni regresijski algoritmi se oslanjaju na matrične operacije. Kada u matrici podataka postoje "nan", ove operacije se ne mogu provesti pravilno jer 'nan' ne slijedi normalna pravila aritmetike.
Recimo da analizirate skup podataka koji se odnosi na performanse4ge 1pots AC WiFi usb3.0uređaji. Imate varijable poput jačine signala, brzinu preuzimanja i vijek trajanja baterije. Ako postoje "nan" vrijednosti u stupcu za preuzimanje, regresijski model neće moći precizno izračunati odnos između jačine signala i brzine preuzimanja. To bi moglo dovesti do pogrešnih koeficijenata u regresijskoj jednadžbi, što znači da vaša predviđanja neće mnogo vrijediti.
Drugo pitanje je da "Nan" vrijednosti mogu iskriviti rezultate vaše analize. Čak i ako uspijete dobiti algoritam regresije da biste pokrenuli uklanjanjem ili impitujući "nan" vrijednosti, rezultati mogu biti pristrani. Ako jednostavno uklonite redove sa "Nan" vrijednostima, smanjujete veličinu vašeg skupa podataka. To može dovesti do gubitka vrijednih informacija i povećati varijancu vaših procjena. Na primjer, ako proučavate karakteristike4GE 2AIP AC WiFi USB2.0Uređaji i uklanjate redove sa "Nan" vrijednostima u varijabli Kvaliteta poziva, možda ćete izbaciti podatke iz određene vrste scenarija upotrebe. Ovo može učiniti vaš regresijski model manjeg predstavnika stvarnog - svjetske situacije.
Imputacija je još jedan zajednički pristup za rješavanje vrijednosti "Nan". "Nan" vrijednosti možete zamijeniti statističkim sličnim srednjom, srednjom ili načinu ne-"" nan "vrijednosti u istom stupcu. Ali ovo ima svoje probleme. Namjerajući srednjom, na primjer, pretpostavlja da su vrijednosti nestalih slične prosječnoj vrijednosti u skupu podataka. Ovo možda nije slučaj uopšte. Ako su vrijednosti "nan" zapravo iz različite podskupine u okviru podataka, koristeći srednju vrijednost će iskriviti odnos između varijabli.
Pogledajmo složeniji primjer. Pretpostavimo da radite višestruku regresijsku analizu na karakteristikama4ge 4GE Condeip WFI6 AX3000uređaji. Imate varijable poput cijene, raspona i broja povezanih uređaja. Ako postoje vrijednosti "Nan" u varijabilnoj cijeni i impirate ih sa srednjom cijenom, možete završiti precjenjivati ili podcjenjivati učinak cijene na broj povezanih uređaja. To može dovesti do modela koji donosi netačne predviđanja o ponašanju kupca.
Pored ovih tehničkih pitanja, "Nan" vrijednosti mogu uticati i na tumačenje vaših regresijskih rezultata. Kada u skupu podataka imate "Nan" u skupu podataka, postaje teže razumjeti šta koeficijenti u regresijskoj jednadžbi zaista znače. Na primjer, ako se koeficijent za određenu varijablu čini isključena, mogla bi biti zbog prisutnosti "nan" vrijednosti, a ne istinskog odnosa između varijabli.
Dakle, šta možete učiniti u vezi s "nan" vrijednostima u analizi regresije podataka? Pa, prvi korak je pažljivo ispitati vaš skup podataka. Pokušajte shvatiti zašto su vrijednosti "Nan" tu. Ako je zbog pogreške prikupljanja podataka, pogledajte možete li to ispraviti. Ako vrijednosti zaista nedostaju, morate odabrati pravu strategiju za njihovo rukovanje.
Jedna opcija je koristiti napredniju tehnike imputacije. Umjesto samo upotrebe srednje ili srednjeg, možete koristiti metode poput višestruke imputacije. To uključuje stvaranje više verzija skupa skupa s različitim pripisanim vrijednostima za vrijednosti "Nan". Zatim pokrenite regresijsku analizu na svakoj verziji i kombinirate rezultate. To vam može dati pouzdanije procjene.
Drugi pristup je korištenje regresijskih algoritama koji mogu upravljati nestalim vrijednostima. Neki algoritmi za mašinski učenje, poput slučajnih šuma, mogu se baviti "nan" vrijednostima bez potrebe za eksplicitnim imputacijom. Ti algoritmi mogu podijeliti podatke na temelju dostupnih vrijednosti i još uvijek izgraditi koristan model.
Zaključno, "Nan" su vrijednosti značajan izazov u analizi regresije podataka. Oni mogu izazvati greške, iskrivljene rezultate i otežavaju tumačenje vaših nalaza. Ali s pravim pristupom možete minimizirati njihov utjecaj. Kao dobavljač Nan znam koliko je važno imati tačnu analizu podataka. Bez obzira na to da li gledate na performanse mrežnih uređaja ili bilo koje druge vrste podataka, koji se pravilno baveći "nan" vrijednošću je presudno za izradu informiranih odluka.
Ako ste na tržištu za proizvode naNa i želite osigurati da je vaša analiza podataka vrh - zarez, volio bih razgovarati. Možemo razgovarati o tome kako se naši Nan proizvodi mogu uklopiti u procese prikupljanja i analize podataka. Dosegnite da započnete razgovor o vašim specifičnim potrebama i kako možemo raditi zajedno.
Reference
- Hastie, T., Tibshirani, R. i Friedman, J. (2009). Elementi statističkog učenja: rudarstvo podataka, zaključak i predviđanje. Springer.
- James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). Uvod u statističko učenje: sa aplikacijama u R. Springeru.
