Veri Ön İşleme · Kullanım rehberi
Veri Tablosu Düzenleyici
Büyük bir kaydı sanal tablo üzerinden inceleyip bilinçli düzeltmeler yapın. Değer düzenleme ile sinyal dönüşümü arasındaki farkı koruyarak tanımlanabilir veri sorunlarını düzeltin.
Bu rehberde ele alınan konular
- Tablo koordinatları önemlidir
- Az sayıda düzenleme ve toplu dönüşüm
Ne zaman kullanılır: Yanlış açıklama veya geçersiz olduğu bilinen hücre tablo işidir. Binlerce gürültülü örnek için elle düzenleme yerine tekrarlanabilir onarım ya da filtre işlemi kullanın.
01
Uygulama arayüzü
Veri Tablosu Düzenleyici
Gerçek uygulama penceresi
Temel kontroller
Gerekli girdiler
- Kaynak tablo
Çıktılar
- Düzenlenmiş veri kümesi
Seçili kontrol
Sanal satırlar
İlgili satırlara gidin. Görünen hücreler verinin bir penceresidir; bu pencere tüm kayıt değildir.
Bu, widget’ın MachinePulseAI uygulamasındaki gerçek penceresidir. Amacını öğrenmek için numaralı bir işarete veya bir kontrole tıklayın.
Gerekli girdiler
Kaynak tablo
Kaynağı bağlayıp kanal başlıklarını, tipleri ve satır koordinatlarını inceleyin.
02
Temel kavramlar
Aşağıdaki kavramlar hesaplamanın veya görünümün neyi ölçtüğünü açıklar; sonuç yorumlanmadan önce bilinmelidir.
Tablo koordinatları önemlidir
Satır numarası kayıtlı gözlemi tanımlar. Zaman sütununu düzenlemek sonraki tüm grafik ve analizlerin yorumunu değiştirebilir.
Az sayıda düzenleme ve toplu dönüşüm
Küçük düzeltme kümesi ile tüm veri kümesini şekillendirmenin maliyetleri farklıdır. Sistematik değişikliklerde özel ön işleme widgetlarını kullanın.
Temel denklemler
Sayısal veri boyutu tahmini
N satır ve C float64 sütun, ek çalışma belleğinden önce yaklaşık 8NC bayt gerektirir.
03
Örnek hesaplama
Açıklayıcı örnek · gerçek makine ölçümü değildir
Yeniden şekillendirmeyi tahmin edin
1.000.000 × 20 × 8 = 160 MB
Bu yalnızca sayısal veriyi tahmin eder. Şekillendirme çalışma belleği de gerektirir; tahmin işlemin sığacağı garantisi değildir.
Parametreyi değiştirin, ilişkiyi görün
Çalışılmış ilişkiyi keşfetmek için kontrolleri hareket ettirin. Tüm değerler sentetiktir; belirtilen varsayımlar geçerlidir.
Yalnızca ham veri
Yalnızca skaler eğitim modeli. Uygulama analizini çalıştırmaz veya gerçek ölçümü doğrulamaz.
04
Uygulama prosedürü
- 01
Bulun
Etkilenen satırı bulup zamanını ve kanalını doğrulayın.
- 02
Düzeltin
Gerekçeli en küçük düzeltmeyi yapıp sonucu inceleyin.
- 03
Sonraki sonuçları kontrol edin
Etkilenen analizleri açıkça yenileyip özgün bağlamla karşılaştırın.
Çıktılar
Düzenlenmiş veri kümesi
Kabul edilen düzenlemeleri sonraki kullanıma yansıtan veri kümesi.
Sık yapılan hatalar
Gerçek olayları silmek
Uç değer gerçek darbe olabilir. Değiştirmeden önce komşu örnekleri ve diğer sensörleri inceleyin.
Belleği yalnızca satırlarla değerlendirmek
Geniş tablo, dar tablo için güvenli olan satır sayısında yapısal bütçeyi aşabilir.
05
Kaynaklar
Bu kaynaklar temel kavramları açıklar. Uygulama kontrolleri ve kullanılabilirlik yerel MachinePulseAI uygulamasına göre anlatılır.