بنیادی طور پر بنیادی کمیت Analysis (PCA)، ڈیٹا کی کمی کے لیے وسیع استعمال ہونے والی تکنیک ہے. تاہم، عام طور پر ایسے عوامل ہیں جو پی سی اے کی افادیت کو متاثر کر سکتے ہیں۔ ان مسائل کو تسلیم کرنا اور مناسب رد عمل سے نتائج بہتر طور پر تجزیہ کیا جا سکتا ہے۔

پیکا میں عام پَل

ایک عام غلطی ڈیٹا کو نظر انداز کرنا ہے. پی سی سی کو خصوصیات کے فرق کا احساس ہے، تو بڑے پیمانے کے ساتھ تبدیل کیا جا سکتا ہے.

مِل‌جُوٹ پی‌فَلَنس

کوشاں مسائل، معیاری تناظر یا عام طور پر ڈیٹا کو نافذ کرنے کے لیے پی سی اے سی سی سی پر عمل کرنے سے پہلے یہ یقین دہانی کراتا ہے کہ ہر خصوصیت کے حساب سے برابر نتیجہ خیز ہوتا ہے۔ اجزا کی اہمیت کا تعین کرنے کے لیے، مختلف اقسام کی وضاحت یا اسکری ڈیٹا کو استعمال کریں۔ غیر لائن اعداد و شمار کے لیے متبادل طریقے پر غور کریں جیسے کہ کرنل پی سی اے یا ٹی-این-

اضافی ٹیپ

  • ایسے باہر نکلنے کا چیک کریں جو اسکا نتیجہ بن سکتے ہیں ۔
  • بنیادی اجزا کو احتیاط کیساتھ استعمال کرتے ہوئے عام طور پر زیادہ سے زیادہ استعمال نہ کریں ۔
  • ڈومین علم کے ساتھ ساتھ مزید بہتر بصیرت کے لیے PCA کو ملا کر.
  • ولکات مختلف ڈیٹا سیٹ یا طریقوں سے نتائج اخذ کرتی ہے۔