Noisy data
शोर डेटा वह डेटा है जो दूषित, विकृत या कम संकेत-से-शोर अनुपात वाला होता है। डेटा में शोर को घटाने के लिए अनुचित प्रक्रियाएं (या अनुचित रूप से प्रलेखित प्रक्रियाएं) सटीकता या गलत निष्कर्ष की गलत भावना का कारण बन सकती हैं। शोर डेटा वह डेटा है जिसमें बड़ी मात्रा में अतिरिक्त अर्थहीन जानकारी होती है जिसे शोर कहा जाता है। इसमें डेटा भ्रष्टाचार शामिल है और इस शब्द का उपयोग अक्सर भ्रष्ट डेटा के पर्याय के रूप में किया जाता है। इसमें कोई भी डेटा शामिल है जिसे उपयोगकर्ता प्रणाली सही ढंग से समझ और व्याख्या नहीं कर सकती है। उदाहरण के लिए, कई प्रणालियाँ असंरचित पाठ का उपयोग नहीं कर सकती हैं। शोर-शराबे वाला डेटा किसी भी डेटा विश्लेषण के परिणामों को प्रतिकूल रूप से प्रभावित कर सकता है और यदि ठीक से नियंत्रित नहीं किया जाता है तो निष्कर्षों को तिरछा कर सकता है। सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग कभी-कभी शोर डेटा से शोर को दूर करने के लिए किया जाता है। शोर के स्रोत वास्तविक दुनिया में मापा गया डेटा सही मूल्यों से माप को प्रभावित करने वाले कई कारकों से आता है। यादृच्छिक शोर अक्सर डेटा में शोर का एक बड़ा घटक होता है। संकेत में यादृच्छिक शोर को संकेत-से-शोर अनुपात के रूप में मापा जाता है। यादृच्छिक शोर में आवृत्तियों की एक विस्तृत श्रृंखला की लगभग बराबर मात्रा होती है, और इसे सफेद शोर भी कहा जाता है (क्योंकि प्रकाश के रंग सफेद बनाने के लिए संयुक्त होते हैं)। यादृच्छिक शोर एक अपरिहार्य समस्या है। यह डेटा संग्रह और डेटा तैयार करने की प्रक्रियाओं को प्रभावित करता है, जहां आमतौर पर त्रुटियां होती हैं। शोर के दो मुख्य स्रोत हैंः माप उपकरणों द्वारा शुरू की गई त्रुटियाँ और प्रसंस्करण या विशेषज्ञों द्वारा डेटा एकत्र करने पर शुरू की गई यादृच्छिक त्रुटियाँ। यदि फ़िल्टर किए गए संकेत को सीधे मापा गया संकेत माना जाए तो अनुचित फ़िल्टरिंग से शोर बढ़ सकता है। एक उदाहरण के रूप में, कन्वोलुशन-प्रकार के डिजिटल फिल्टर जैसे कि चलती औसत के दुष्प्रभाव हो सकते हैं जैसे कि अंतराल या चोटियों को काटना। डिजिटल फिल्टर को अलग करने से मूल डेटा में यादृच्छिक शोर बढ़ जाता है। आउटलायर डेटा वह डेटा है जो डेटा सेट से संबंधित नहीं प्रतीत होता है। यह मानवीय त्रुटि जैसे अंकों को स्थानांतरित करना, गलत लेबलिंग, प्रोग्रामिंग बग आदि के कारण हो सकता है। यदि वास्तविक आउटलायर को डेटा सेट से नहीं हटाया जाता है, तो वे परिस्थितियों के आधार पर परिणामों को छोटे या बड़े पैमाने पर भ्रष्ट करते हैं। यदि वैध डेटा को बाहरी के रूप में पहचाना जाता है और गलती से हटा दिया जाता है, तो यह भी परिणामों को दूषित कर देता है। धोखाधड़ीः व्यक्ति वांछित निष्कर्ष की ओर परिणामों को प्रभावित करने के लिए जानबूझकर डेटा को तिरछा कर सकते हैं। जो डेटा कुछ बाहरी लोगों के साथ अच्छा दिखता है, वह इसे एकत्र करने वाले व्यक्ति पर अच्छी तरह से प्रतिबिंबित करता है, और इसलिए बाहरी लोगों के रूप में अधिक डेटा को हटाने या डेटा को पहले की तुलना में चिकना दिखाने के लिए प्रोत्साहन हो सकता है। संदर्भ शोर डिजिटल ऑडियो