데이터 모델링 영역에서 "Nan"값의 개념은 "숫자가 아님"을 나타냅니다. 오랫동안 음모와 토론의 대상이되어 왔습니다. NAN 제품의 공급 업체로서 데이터 모델링 시나리오에서 이러한 값의 유용성에 대한 다양한 관점을 직접 목격했습니다. 이 블로그는 다음과 같은 질문을 탐구하는 것을 목표로합니다. 'NAN'값은 데이터 모델링에 사용할 수 있습니까?
'난'값을 이해합니다
데이터 모델링에서 유틸리티를 평가하기 전에 'Nan'값이 무엇인지 이해하는 것이 필수적입니다. Python과 같은 프로그래밍 언어에서 'Nan'은 정의되지 않거나 표현할 수없는 수치 결과를 나타내는 특수 부동산 포인트 값입니다. 예를 들어, 제로를 0으로 나누거나 복소수가 지원되지 않는 컨텍스트에서 0의 제곱근을 취하는 것과 같은 작업은 'NAN'값을 생성 할 수 있습니다.
데이터 처리 컨텍스트에서 'NAN'값은 종종 누락되거나 손상된 데이터를 나타냅니다. 센서, 설문 조사 또는 데이터베이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집 할 때는 데이터 포인트가 불완전하거나 부정확 한 상황을 만나는 것은 드문 일이 아닙니다. 이러한 간격은 일반적으로 숫자 배열 또는 데이터 프레임에서 'NAN'값으로 표시됩니다.
데이터 모델링에서 'NAN'값을 사용하는 과제
데이터 모델링에서 'NAN'값을 사용하는 주요 과제 중 하나는 대부분의 전통적인 통계 및 기계 - 학습 알고리즘이 직접 처리하도록 설계되지 않았다는 것입니다. 많은 알고리즘은 모든 입력 데이터가 수치적이고 잘 정의된다고 가정합니다. 입력 데이터에 'NAN'값이 존재하면 이러한 알고리즘은 잘못된 결과 또는 심지어 충돌을 일으킬 수 있습니다.
예를 들어, 'NAN'값으로 데이터 세트의 평균 또는 표준 편차를 계산하면 올바른 처리없이 계산을 수행하면 'NAN'이 발생합니다. 마찬가지로, 선형 회귀 또는 신경망과 같은 알고리즘은 계산의 수치 입력에 의존합니다. 'NAN'값이 입력으로 전달되면 모델의 가중치와 바이어스가 올바르게 업데이트되지 않아 모델 성능이 좋지 않을 수 있습니다.
또 다른 과제는 'NAN'값이 데이터 분포를 왜곡 할 수 있다는 것입니다. 요약 통계를 계산하거나 데이터를 시각화 할 때 'NAN'값이 있으면 데이터 세트의 특성을 정확하게 평가하기가 어려울 수 있습니다. 이것은 분석가를 오도하고 데이터에 대한 잘못된 결론을 초래할 수 있습니다.
데이터 모델링에서 'NAN'값의 잠재적 사용
과제에도 불구하고 데이터 모델링에서 'NAN'값이 효과적으로 사용될 수있는 시나리오가 있습니다. 그러한 시나리오 중 하나는 데이터의 대치입니다. 데이터 대치는 추정 값으로 결 측값을 채우는 과정입니다. 처음에는 데이터 세트에 'NAN'값을 남겨두면 데이터의 패턴과 관계를 식별하여보다 정보에 입각 한 대치 결정을 내릴 수 있습니다.
예를 들어, 우리는 Chained Requation (마우스) 또는 K- 가장 가까운 이웃 (KNN)의 대치에 의한 다중 대치와 같은 기술을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 기존 데이터 포인트를 고려하여 결 측값을 추정합니다. 'NAN'값은 어떤 데이터 포인트를 대치 해야하는지 식별하는 데 도움이되는 자리 표시 자 역할을합니다.
경우에 따라 'NAN'값은 데이터 수집 프로세스에 대한 정보를 전달할 수도 있습니다. 예를 들어, 특정 센서가 특정 시간에 데이터를 기록하지 못한 경우 결과 'NAN'값은 센서의 문제를 나타낼 수 있습니다. 데이터 세트에서 'NAN'값의 분포를 분석하여 데이터 수집 프로세스에서 이상을 감지하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
우리의 NAN 제품 및 데이터 모델링과의 관련성
NAN 제품의 공급 업체로서 우리는 데이터 모델링에서 고품질 데이터의 중요성을 이해합니다. 당사 제품은 정확한 데이터 수집을 보장하고 'NAN'값의 발생을 최소화하도록 설계되었습니다. 그러나 우리는 또한 실제 세계 시나리오에서 'Nan'값이 불가피하다는 것을 알고 있습니다.
우리는 데이터 수집 시스템에 사용할 수있는 다양한 제품을 제공합니다. 예를 들어, 우리XPON ONU 1GE 3FE VOIP WIFI4네트워크 관련 데이터를 수집하는 데 사용할 수있는 높은 성능 장치입니다. 안정적인 데이터 수집을 보장하기 위해 고급 센서 및 통신 프로토콜이 장착되어 있습니다. 마찬가지로, 우리1ge 1fe wifi4의 xpon그리고4GE AX3000 USB3.0제품은 다양한 환경에서 안정적이고 정확한 데이터 수집을 제공하도록 설계되었습니다.
하드웨어 제품 외에도 데이터 전처리 용 소프트웨어 솔루션도 제공합니다. 당사의 소프트웨어는 사용자가 데이터 세트의 'NAN'값을 효과적으로 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 대치, 이상치 감지 및 데이터 정규화에 대한 기능이 포함됩니다. 당사 제품을 사용함으로써 데이터 과학자와 분석가는 'NAN'값으로 제기 된 문제에 대해 너무 걱정하지 않고 정확한 데이터 모델을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.
결론
결론적으로, 'NAN'값은 데이터 모델링에서 중요한 과제를 제시하지만 특정 시나리오에서 효과적으로 사용할 수 있습니다. 'NAN'값의 특성을 이해하고 적절한 기술을 사용하여 처리함으로써 이러한 겉보기에 문제가있는 값을 데이터 모델링 프로세스에서 귀중한 자산으로 바꿀 수 있습니다.
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참조
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- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). 통계 학습의 요소 : 데이터 마이닝, 추론 및 예측. 뛰는 것.
- Van Buuren, S. (2018). 누락 된 데이터의 유연한 대치. 채프먼과 홀/CRC.
