ยอ ในฐานะซัพพลายเออร์ของน่านฉันเป็นเข่า - ลึกลงไปในโลกของข้อมูลและนิสัยใจคอทั้งหมดที่มาพร้อมกับมัน หัวข้อหนึ่งที่ทำให้การแชทของฉันเกิดขึ้นกับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิจัยคือผลกระทบของค่า 'NAN' ต่อการวิเคราะห์การถดถอยของข้อมูล ดังนั้นเรามาขุดสิ่งนี้และดูว่าอะไรคืออะไร
ก่อนอื่นค่าอะไร 'น่าน' คืออะไร? 'Nan' หมายถึง 'ไม่ใช่ตัวเลข' เป็นค่าพิเศษที่ใช้เพื่อแสดงข้อมูลที่ขาดหายไปหรือไม่ได้กำหนดในการคำนวณเชิงตัวเลข ในชุดข้อมูลคุณอาจจบลงด้วยค่า 'Nan' ด้วยเหตุผลทุกประเภท อาจมีข้อผิดพลาดในการรวบรวมข้อมูลเช่นความผิดปกติของเซ็นเซอร์ที่ไม่สามารถบันทึกการอ่านได้ หรือบางทีข้อมูลบางอย่างถูกทิ้งไว้โดยเจตนาเพราะมันไม่สามารถใช้ได้
เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์การถดถอยของข้อมูลค่า 'Nan' สามารถโยนประแจจริงในงานได้ การวิเคราะห์การถดถอยเป็นเรื่องเกี่ยวกับการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร คุณกำลังพยายามสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์ตามตัวแปรอินพุตหนึ่งตัวหรือมากกว่า แต่ 'Nan' ให้ความสำคัญกับกระบวนการนี้ครั้งใหญ่
หนึ่งในเอฟเฟกต์ที่เกิดขึ้นทันทีที่สุดคืออัลกอริทึมการถดถอยส่วนใหญ่ไม่สามารถจัดการค่า 'Nan' ได้ตรงขึ้น พวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานกับข้อมูลเชิงตัวเลขและ 'Nan' ไม่พอดีกับการเรียกเก็บเงิน ดังนั้นหากคุณพยายามเรียกใช้การวิเคราะห์การถดถอยในชุดข้อมูลที่มีค่า 'NAN' คุณมีแนวโน้มที่จะได้รับข้อผิดพลาด ตัวอย่างเช่นอัลกอริทึมการถดถอยเชิงเส้นขึ้นอยู่กับการดำเนินการของเมทริกซ์ เมื่อมีค่า 'Nan' ในเมทริกซ์ข้อมูลการดำเนินการเหล่านี้ไม่สามารถดำเนินการได้อย่างถูกต้องเนื่องจาก 'Nan' ไม่เป็นไปตามกฎปกติของเลขคณิต
สมมติว่าคุณกำลังวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพของ4GE 1POTS AC WIFI USB3.0อุปกรณ์ คุณมีตัวแปรเช่นความแรงของสัญญาณความเร็วในการดาวน์โหลดและอายุการใช้งานแบตเตอรี่ หากมีค่า 'NAN' ในคอลัมน์การดาวน์โหลดแบบจำลองการถดถอยจะไม่สามารถคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างความแรงของสัญญาณและความเร็วในการดาวน์โหลดได้อย่างแม่นยำ มันอาจนำไปสู่ค่าสัมประสิทธิ์ที่ไม่ถูกต้องในสมการการถดถอยซึ่งหมายความว่าการคาดการณ์ของคุณจะไม่คุ้มค่ามากนัก
อีกประเด็นหนึ่งคือค่า 'น่าน' สามารถเบี่ยงเบนผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ของคุณ แม้ว่าคุณจะจัดการเพื่อให้ได้อัลกอริทึมการถดถอยเพื่อดำเนินการโดยการลบหรือใส่ค่า 'น่าน' ผลลัพธ์อาจมีอคติ หากคุณเพียงแค่ลบแถวด้วยค่า 'NAN' คุณจะลดขนาดของชุดข้อมูลของคุณ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การสูญเสียข้อมูลที่มีค่าและเพิ่มความแปรปรวนของการประมาณการของคุณ ตัวอย่างเช่นหากคุณกำลังศึกษาคุณสมบัติของ4GE 2VOIP AC WIFI USB2.0อุปกรณ์และคุณลบแถวด้วยค่า 'NAN' ในตัวแปรคุณภาพการโทรคุณอาจทิ้งข้อมูลจากสถานการณ์การใช้งานประเภทใดประเภทหนึ่ง สิ่งนี้สามารถทำให้โมเดลการถดถอยของคุณเป็นตัวแทนของสถานการณ์จริง - โลกน้อยลง
การใส่ร้ายเป็นอีกวิธีหนึ่งในการจัดการกับค่า 'น่าน' คุณสามารถแทนที่ค่า 'Nan' ด้วยสถิติเช่นค่าเฉลี่ยค่ามัธยฐานหรือโหมดของค่าที่ไม่ใช่ - 'Nan' ในคอลัมน์เดียวกัน แต่สิ่งนี้มีปัญหาของตัวเอง ยกตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยสมมติว่าค่าที่หายไปนั้นคล้ายกับค่าเฉลี่ยในชุดข้อมูล นี่อาจไม่ใช่กรณีเลย หากค่า 'Nan' มาจากกลุ่มย่อยที่แตกต่างกันภายในข้อมูลการใช้ค่าเฉลี่ยจะบิดเบือนความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
ลองมาดูตัวอย่างที่ซับซ้อนมากขึ้น สมมติว่าคุณกำลังทำการวิเคราะห์การถดถอยหลายครั้งเกี่ยวกับคุณสมบัติของมัน 4GE 4GE Conde Condip WFI6 AX3000อุปกรณ์ คุณมีตัวแปรเช่นราคาช่วงและจำนวนอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ หากมีค่า 'น่าน' ในตัวแปรราคาและคุณกำหนดราคาค่าเฉลี่ยคุณอาจจะประเมินค่าสูงเกินไปหรือประเมินผลของราคาต่อจำนวนอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่รูปแบบที่ทำให้การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า
นอกเหนือจากปัญหาทางเทคนิคเหล่านี้ค่า 'น่าน' ยังสามารถส่งผลกระทบต่อความสามารถในการตีความของผลการถดถอยของคุณ เมื่อคุณมีค่า 'nan' ในชุดข้อมูลมันจะยากที่จะเข้าใจว่าค่าสัมประสิทธิ์ในสมการถดถอยหมายถึงอะไรจริงๆ ตัวอย่างเช่นหากค่าสัมประสิทธิ์สำหรับตัวแปรเฉพาะดูเหมือนจะปิดอาจเป็นเพราะการปรากฏตัวของค่า 'nan' มากกว่าความสัมพันธ์ที่แท้จริงระหว่างตัวแปร
ดังนั้นคุณสามารถทำอะไรเกี่ยวกับค่า 'NAN' ในการวิเคราะห์การถดถอยข้อมูล? ขั้นตอนแรกคือการตรวจสอบชุดข้อมูลของคุณอย่างรอบคอบ พยายามเข้าใจว่าทำไมค่า 'น่าน' ถึงมี หากเป็นเพราะข้อผิดพลาดในการรวบรวมข้อมูลดูว่าคุณสามารถแก้ไขได้หรือไม่ หากค่าหายไปอย่างแท้จริงคุณต้องเลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสมสำหรับการจัดการ
ตัวเลือกหนึ่งคือการใช้เทคนิคการใส่ข้อมูลขั้นสูงมากขึ้น แทนที่จะใช้ค่าเฉลี่ยหรือค่ามัธยฐานคุณสามารถใช้วิธีการเช่นการใส่หลายครั้ง สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างชุดข้อมูลหลายเวอร์ชันที่มีค่าที่แตกต่างกันสำหรับค่า 'NAN' จากนั้นคุณเรียกใช้การวิเคราะห์การถดถอยในแต่ละเวอร์ชันและรวมผลลัพธ์ สิ่งนี้สามารถให้การประมาณการที่เชื่อถือได้มากขึ้น
อีกวิธีหนึ่งคือการใช้อัลกอริทึมการถดถอยที่สามารถจัดการกับค่าที่ขาดหายไปได้ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องบางอย่างเช่นป่าแบบสุ่มสามารถจัดการกับค่า 'Nan' ได้โดยไม่จำเป็นต้องใส่ความชัดเจน อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถแยกข้อมูลตามค่าที่มีอยู่และยังคงสร้างโมเดลที่มีประโยชน์
โดยสรุปค่า 'Nan' เป็นความท้าทายที่สำคัญในการวิเคราะห์การถดถอยของข้อมูล พวกเขาสามารถทำให้เกิดข้อผิดพลาดผลลัพธ์ที่เบ้และทำให้ยากต่อการตีความการค้นพบของคุณ แต่ด้วยวิธีการที่เหมาะสมคุณสามารถลดผลกระทบของพวกเขาได้ ในฐานะซัพพลายเออร์น่านฉันรู้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลมีความแม่นยำมีความสำคัญเพียงใด ไม่ว่าคุณจะดูประสิทธิภาพของอุปกรณ์เครือข่ายหรือข้อมูลประเภทอื่น ๆ การจัดการกับค่า 'น่าน' อย่างถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
หากคุณอยู่ในตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์ NAN และต้องการให้แน่ใจว่าการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณอยู่ในอันดับต้น ๆ - ฉันชอบที่จะแชท เราสามารถหารือเกี่ยวกับวิธีการที่ผลิตภัณฑ์ NAN ของเราสามารถเข้ากับการรวบรวมข้อมูลและกระบวนการวิเคราะห์ของคุณได้อย่างไร ติดต่อเพื่อเริ่มการสนทนาเกี่ยวกับความต้องการเฉพาะของคุณและวิธีที่เราสามารถทำงานร่วมกันได้
การอ้างอิง
- Hastie, T. , Tibshirani, R. , & Friedman, J. (2009) องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติ: การขุดข้อมูลการอนุมานและการทำนาย สปริงเกอร์
- James, G. , Witten, D. , Hastie, T. , & Tibshirani, R. (2013) บทนำสู่การเรียนรู้ทางสถิติ: ด้วยการใช้งานใน R. Springer
