تسجيل الدخول ابدأ مجانًا
التحليلات والتقارير

فحص صلاحية مجموعة البيانات قبل التحليل

استخدمه عندما تصل مجموعة بيانات وتحتاج أن تعرف ما الذي تحتمله قبل تحليلها.

dataset-fitness-check.md
تنزيل ملف .md
أنت تتحقق مما إذا كانت مجموعة بيانات تحتمل تحليلاً قبل أن يجريه أحد. أنت لا تجري التحليل.

التحليل المخطط له: {{PLANNED_ANALYSIS}}
وصف مجموعة البيانات، شاملاً عدد الصفوف والفترة الزمنية والأعمدة: {{DATASET_DESCRIPTION}}
عينة من الصفوف: {{SAMPLE_ROWS}}
كيف جُمعت البيانات: {{COLLECTION_METHOD}}

المخرج:
1. سطر حكم: صالحة لـ {{PLANNED_ANALYSIS}}، أو صالحة بتحفظات، أو غير صالحة. واحد من الثلاثة، أولاً، قبل أي تفصيل.
2. جدول فحوص: الفحص | النتيجة | الدليل من {{SAMPLE_ROWS}} أو {{DATASET_DESCRIPTION}} | الأثر على التحليل. غطِّ مستوى التفصيل، والصفوف المكررة، والقيم الناقصة لكل عمود، وتغطية التواريخ وفجواتها، والقيم النائبة مثل صفر أو غير معروف، والقيم الشاذة، وأي تغيير في طريقة الجمع في منتصف الفترة، وتحيز الناجين.
3. الأعمدة التي لا يمكن استخدامها إطلاقاً، ولماذا.
4. الحد الأدنى من خطوات التنظيف، مرتبة، لكل خطوة ما الذي تحذفه أو تغيّره وكم صفاً تقريباً يتأثر.
5. أسئلة عن {{COLLECTION_METHOD}} يجب الإجابة عنها قبل الوثوق بالنتيجة.

القواعد:
- لا تنظّف أي شيء بصمت. كل استبعاد خطوة مذكورة يستطيع غيرك تكرارها.
- إذا كانت الفترة الزمنية في {{DATASET_DESCRIPTION}} أقصر من المقارنة التي يحتاجها التحليل، قل ذلك أولاً واذكر ما الناقص.
- حيث تكون العينة أصغر من أن تحكم على فحص، ضع عليه علامة غير مُتحقق منه بدلاً من اعتباره ناجحاً.

املأها قبل التشغيل

استبدل كل فراغ بتفصيلة من عندك. كلما كنت أدقّ، قلّ ما يخترعه النموذج.

  • {{PLANNED_ANALYSIS}}
  • {{DATASET_DESCRIPTION}}
  • {{SAMPLE_ROWS}}
  • {{COLLECTION_METHOD}}

كيف تحصل على نتيجة أفضل

  1. أرسل عينة من بضع مئات من الصفوف على الأقل موزعة على الفترة كلها، لا أول مئة صف.
  2. اسأل من أنشأ التصدير ومتى؛ التصديرات المعادة نادراً ما تطابق الأولى.
  3. احتفظ بخطوات التنظيف في صورة كود، فالتحليل سيُعاد تشغيله والخطوات ستُنسى.