Noisy data
شور والا ڈیٹا وہ ڈیٹا ہے جو خراب، مسخ شدہ، یا کم سگنل سے شور کا تناسب رکھتا ہے۔ اعداد و شمار میں شور کو کم کرنے کے لیے غلط طریقہ کار (یا غلط طریقے سے دستاویزی طریقہ کار) درستگی کے غلط احساس یا غلط نتائج کا باعث بن سکتے ہیں۔ شور والا ڈیٹا وہ ڈیٹا ہے جس میں بڑی مقدار میں اضافی بے معنی معلومات ہوتی ہیں جسے شور کہتے ہیں۔ اس میں ڈیٹا کی بدعنوانی شامل ہے اور یہ اصطلاح اکثر بدعنوان ڈیٹا کے مترادف کے طور پر استعمال ہوتی ہے۔ اس میں کوئی بھی ڈیٹا بھی شامل ہوتا ہے جسے صارف کا نظام صحیح طریقے سے سمجھ اور تشریح نہیں کر سکتا۔ مثال کے طور پر، بہت سے نظام غیر ساختہ متن کا استعمال نہیں کر سکتے۔ شور مچانے والا ڈیٹا کسی بھی ڈیٹا کے تجزیے کے نتائج کو بری طرح متاثر کر سکتا ہے اور اگر مناسب طریقے سے ہینڈل نہ کیا جائے تو نتائج کو موڑ سکتا ہے۔ شماریاتی تجزیہ بعض اوقات شور کو شور کے اعداد و شمار سے نکالنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ شور کے ذرائع حقیقی دنیا میں پیمائش شدہ اعداد و شمار میں حقیقی اقدار سے فرق پیمائش کو متاثر کرنے والے متعدد عوامل سے آتا ہے۔ بے ترتیب شور اکثر ڈیٹا میں شور کا ایک بڑا جزو ہوتا ہے۔ سگنل میں بے ترتیب شور کو سگنل سے شور کے تناسب کے طور پر ماپا جاتا ہے۔ بے ترتیب شور تعدد کی ایک وسیع رینج کی تقریبا مساوی مقدار پر مشتمل ہوتا ہے، اور اسے سفید شور بھی کہا جاتا ہے (کیونکہ روشنی کے رنگ مل کر سفید بن جاتے ہیں)۔ بے ترتیب شور ایک ناگزیر مسئلہ ہے۔ یہ ڈیٹا اکٹھا کرنے اور ڈیٹا کی تیاری کے عمل کو متاثر کرتا ہے، جہاں عام طور پر غلطیاں ہوتی ہیں۔ شور کے دو اہم ذرائع ہیں: پیمائش کے ٹولز کے ذریعے متعارف کرائی گئی غلطیاں اور ڈیٹا اکٹھا کرنے پر پروسیسنگ یا ماہرین کے ذریعے متعارف کرائی گئی بے ترتیب غلطیاں۔ اگر فلٹر شدہ سگنل کے ساتھ ایسا سلوک کیا جائے جیسے یہ براہ راست ماپا ہوا سگنل ہو تو غلط فلٹرنگ شور میں اضافہ کر سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، ارتقاء قسم کے ڈیجیٹل فلٹرز جیسے موونگ ایوریج کے مضر اثرات ہو سکتے ہیں جیسے کہ وقفے یا چوٹیوں کو کاٹنا۔ ڈیجیٹل فلٹرز کو الگ کرنا اصل ڈیٹا میں بے ترتیب شور کو بڑھاتا ہے۔ آؤٹ لیئر ڈیٹا وہ ڈیٹا ہے جو ڈیٹا سیٹ میں ظاہر نہیں ہوتا ہے۔ یہ انسانی غلطی کی وجہ سے ہو سکتا ہے جیسے کہ ہندسوں کی منتقلی، غلط لیبلنگ، پروگرامنگ کیڑے وغیرہ۔ اگر اصل آؤٹ لیئرز کو ڈیٹا سیٹ سے نہیں ہٹایا جاتا ہے، تو وہ حالات کے لحاظ سے نتائج کو چھوٹے یا بڑے پیمانے پر خراب کرتے ہیں۔ اگر درست ڈیٹا کو آؤٹ لیئر کے طور پر شناخت کیا جاتا ہے اور غلطی سے ہٹا دیا جاتا ہے، تو یہ بھی نتائج کو خراب کرتا ہے۔ دھوکہ دہی: افراد مطلوبہ نتیجے کی طرف نتائج کو متاثر کرنے کے لیے جان بوجھ کر ڈیٹا کو موڑ سکتے ہیں۔ جو ڈیٹا چند آؤٹ لیئر کے ساتھ اچھا لگتا ہے وہ اسے جمع کرنے والے فرد پر اچھی طرح سے عکاسی کرتا ہے، اور اس لیے آؤٹ لیئر کے طور پر مزید ڈیٹا کو ہٹانے یا ڈیٹا کو اس سے زیادہ ہموار دکھانے کی ترغیب مل سکتی ہے۔ حوالہ جات شور ڈیجیٹل آڈیو