Noisy data
ઘોંઘાટીયા ડેટા એ ડેટા છે જે દૂષિત, વિકૃત અથવા નીચા સિગ્નલ-ટુ-અવાજ ગુણોત્તર ધરાવે છે. ડેટામાં અવાજને બાદ કરવા માટે અયોગ્ય પ્રક્રિયાઓ (અથવા અયોગ્ય રીતે દસ્તાવેજીકૃત પ્રક્રિયાઓ) ચોકસાઈની ખોટી ભાવના અથવા ખોટા તારણો તરફ દોરી શકે છે. ઘોંઘાટીયા ડેટા એ મોટી માત્રામાં વધારાની અર્થહીન માહિતી ધરાવતી માહિતી છે જેને ઘોંઘાટ કહેવાય છે. આમાં ડેટા ભ્રષ્ટાચારનો સમાવેશ થાય છે અને આ શબ્દનો ઉપયોગ ઘણીવાર ભ્રષ્ટ ડેટાના સમાનાર્થી તરીકે થાય છે. તેમાં એવી કોઈપણ માહિતીનો પણ સમાવેશ થાય છે જેને વપરાશકર્તા પ્રણાલી યોગ્ય રીતે સમજી અને અર્થઘટન કરી શકતી નથી. ઘણી સિસ્ટમો, ઉદાહરણ તરીકે, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ટેક્સ્ટનો ઉપયોગ કરી શકતી નથી. ઘોંઘાટીયા ડેટા કોઈપણ ડેટા વિશ્લેષણના પરિણામોને પ્રતિકૂળ અસર કરી શકે છે અને જો યોગ્ય રીતે નિયંત્રિત ન કરવામાં આવે તો તારણોને તિરાડ કરી શકે છે. આંકડાકીય વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કેટલીકવાર ઘોંઘાટીયા ડેટામાંથી અવાજને દૂર કરવા માટે થાય છે. અવાજના સ્ત્રોતો વાસ્તવિક દુનિયામાં સાચા મૂલ્યોમાંથી માપવામાં આવેલી માહિતીમાં તફાવત માપનને અસર કરતા બહુવિધ પરિબળો દ્વારા આવે છે. રેન્ડમ અવાજ ઘણીવાર ડેટામાં અવાજનો મોટો ઘટક હોય છે. સિગ્નલમાં રેન્ડમ અવાજને સિગ્નલ-ટુ-અવાજ ગુણોત્તર તરીકે માપવામાં આવે છે. યાદૃચ્છિક ઘોંઘાટમાં આવર્તનની વિશાળ શ્રેણીની લગભગ સમાન માત્રા હોય છે, અને તેને સફેદ ઘોંઘાટ પણ કહેવામાં આવે છે (કારણ કે પ્રકાશના રંગો સફેદ બનાવવા માટે ભેગા થાય છે). અનિયમિત ઘોંઘાટ એક અનિવાર્ય સમસ્યા છે. તે માહિતી સંગ્રહ અને માહિતી તૈયાર કરવાની પ્રક્રિયાઓને અસર કરે છે, જ્યાં સામાન્ય રીતે ભૂલો થાય છે. ઘોંઘાટના બે મુખ્ય સ્રોતો છેઃ માપન સાધનો દ્વારા રજૂ કરવામાં આવેલી ભૂલો અને પ્રક્રિયા દ્વારા અથવા જ્યારે માહિતી એકત્રિત કરવામાં આવે ત્યારે નિષ્ણાતો દ્વારા રજૂ કરવામાં આવેલી અવ્યવસ્થિત ભૂલો. જો ફિલ્ટર કરેલ સિગ્નલને સીધા માપેલા સિગ્નલની જેમ ગણવામાં આવે તો અયોગ્ય ફિલ્ટરિંગ અવાજ ઉમેરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, કન્વોલ્યુશન-પ્રકારના ડિજિટલ ફિલ્ટર્સ જેમ કે મૂવિંગ એવરેજની આડઅસરો હોઈ શકે છે જેમ કે વિલંબ અથવા શિખરોની કાપણી. ડિજિટલ ફિલ્ટર્સને અલગ પાડવાથી મૂળ ડેટામાં અવ્યવસ્થિત અવાજ વધે છે. આઉટલાયર ડેટા એ ડેટા છે જે ડેટા સેટમાં નથી લાગતો. તે માનવીય ભૂલને કારણે થઈ શકે છે જેમ કે અંકોનું સ્થાનાંતરણ, ખોટી લેબલિંગ, પ્રોગ્રામિંગ બગ્સ વગેરે. જો વાસ્તવિક આઉટલાયરને ડેટા સેટમાંથી દૂર કરવામાં ન આવે, તો તેઓ સંજોગોના આધારે પરિણામોને નાના અથવા મોટા પ્રમાણમાં ભ્રષ્ટ કરે છે. જો માન્ય ડેટાને આઉટલીયર તરીકે ઓળખવામાં આવે અને ભૂલથી દૂર કરવામાં આવે, તો તે પણ પરિણામોને ભ્રષ્ટ કરે છે. છેતરપિંડીઃ વ્યક્તિઓ ઇચ્છિત નિષ્કર્ષ તરફ પરિણામોને પ્રભાવિત કરવા માટે જાણીજોઈને માહિતીને તિરાડ પાડી શકે છે. જે ડેટા થોડા આઉટલેયર્સ સાથે સારો દેખાય છે તે તેને એકત્રિત કરતી વ્યક્તિ પર સારી રીતે પ્રતિબિંબિત કરે છે, અને તેથી વધુ ડેટાને આઉટલેયર્સ તરીકે દૂર કરવા અથવા ડેટાને તેના કરતા વધુ સરળ બનાવવા માટે પ્રોત્સાહન મળી શકે છે. સંદર્ભો ઘોંઘાટ ડિજિટલ ઓડિયો