ഡാറ്റ ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ

നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ പൂരിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലന രീതിയാണ് ഡാറ്റ ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ. ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ കൃത്യതയും സമ്പൂർണ്ണതയും നിലനിർത്തുന്ന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച് കണക്കാക്കാവുന്ന മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ ഉപയോഗപ്രദമാകുമെങ്കിലും, ഒരു വലിയ ജനസംഖ്യ കണക്കാക്കാൻ ഡാറ്റയുടെ ഒരു ചെറിയ ഉപവിഭാഗം ഉപയോഗിക്കുന്നത് കാരണം ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് ബയസ് അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള അപകടസാധ്യതയും ഇത് അവതരിപ്പിക്കുന്നു.

ഡാറ്റയുടെ ലഭ്യത പരിമിതമോ അപൂർണ്ണമോ ആകാൻ സാധ്യതയുള്ള പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്‌സിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിലാണ് ഡാറ്റ ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നത്. പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്സ് വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ആക്ഷേപം കൂടാതെ, നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങളുള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ വിശകലനം ഡാറ്റാസെറ്റിലെ 'ദ്വാരങ്ങൾ' കാരണം തെറ്റായ പ്രവചനങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും.

എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റ ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ എല്ലായ്പ്പോഴും അനുയോജ്യമല്ല. നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾക്ക് പകരമായി ചേർത്ത മൂല്യങ്ങൾ തെറ്റായതോ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതോ ആയ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. അതുപോലെ, കണക്കാക്കിയ ഡാറ്റ അത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ സാധുവായ പ്രാതിനിധ്യമാണെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പക്ഷപാതത്തിന്റെ അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.

ഡാറ്റ ഇംപ്യൂട്ടേഷനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണമായ രീതി ശരാശരി പകരം വയ്ക്കലാണ്. ഇതാണ് ഏറ്റവും ലളിതമായ ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ, നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യത്തിന് പകരം നിലവിലുള്ള മറ്റെല്ലാ മൂല്യങ്ങളുടെയും ശരാശരി. ഇംപ്യൂട്ടേഷനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റ് രീതികളിൽ കെ-അടുത്ത അയൽക്കാരൻ, മൾട്ടിവേറിയറ്റ് ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. സംശയാസ്‌പദമായ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ വലുപ്പവും ഘടനയും അനുസരിച്ച് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ സങ്കീർണ്ണത വ്യത്യാസപ്പെടാം.

പ്രെഡിക്റ്റീവ് മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ പൂർണ്ണമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, എന്നാൽ ഈ സാങ്കേതികത ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ നടപ്പിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. മാറ്റിസ്ഥാപിച്ച മൂല്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എന്തെങ്കിലും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നന്നായി പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉചിതമെങ്കിൽ, ഒരു കോളം മുറിക്കുകയോ ഇല്ലാതാക്കുകയോ ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ നഷ്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റ വളരെ വലുതാണെങ്കിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റയുടെ സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ രീതിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിലോ ഒരു പ്രവചനം പൂർണ്ണമായും അവഗണിക്കുന്നത് പോലുള്ള ഇതര രീതികൾ പരിഗണിക്കുന്നത് ബുദ്ധിപരമായ തീരുമാനമായിരിക്കാം.