ڈیٹا موزوں اور مصدقہ معلومات میں ضروری تکنیکیں ہیں، تبدیلی کے درمیان تعلقات کو ماڈلنگ کی اجازت دے. شمارندی اور اسسیپی جیسے لائبریریز کا استعمال، صارفین ان کام کو عملی طور پر حقیقی دنیا کے ڈیٹا سیٹ پر انجام دے سکتے ہیں۔اس مضمون میں عملی مثالیں پیش کی گئی ہیں کہ یہ کس طرح مختلف بے ترتیب میں استعمال کی جاتی ہیں۔
لائنار رجسٹریشن گنپی اور ایس سی پی کے ساتھ
ایک خاص مثال میں ، رہائش کی قیمتوں اور خصوصیات کی بابت معلومات کا جائزہ لیا جا سکتا ہے تاکہ یہ اندازہ لگایا جا سکے کہ قیمتیں ، جگہ اور دیگر عناصر پر مبنی قیمتوں کی بابت پیشینگوئی کی جا سکے ۔
شمارندی استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کی صفوں کو خصوصیات اور نشانے کے لیے بنایا جاتا ہے۔سیپی کی افادیتی سرگرمیاں (SciPy's prodimation) عمل، جیسے ، اعداد و شمار کے درمیان غلطی کو درست کرنے میں مدد دیتے ہوئے، پیشینگوئی اور اصل اقدار کے درمیان غلطی کو یقینی بنایا جاتا ہے۔
Trend Analysis کے لیے Polynomial Regression –
مثال کے طور پر ، وقت کے ساتھ ساتھ کسی بھی قسم کی ثقافت کی ترقی کو بہتر بنانے کیلئے کسی کواکب یا کوبول کو اعداد میں مناسب طور پر استعمال کرنا پڑتا ہے ۔
شمارندی کی کام ڈیٹا پوائنٹ کے لیے مخصوص ڈگریوں کے پولیمرشلز کے عین مطابق ہوتا ہے. نتیجے میں پولیانشل کو مستقبل کی اقدار کی پیشینگوئی کرنے یا ڈیٹا سیٹ کے اندر موجود رُجحان کو سمجھنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
سائنسی معلومات میں مہارت
سائنسی تجربات اکثر ایسے اعداد و شمار تیار کرتے ہیں جن کی تعبیر کے لیے مطابقت کی ضرورت ہوتی ہے ۔
سسیپی کی تقریب میں مناسب پیچیدہ ماڈلز کی اجازت دیتا ہے. صارفین ایک ماڈل تقریب کی وضاحت کرتے ہیں، اور لائبریری کے اندازوں میں یہ پیرامیٹرز کیا جاتا ہے کہ تجرباتی اعداد و شمار بہترین ہیں۔
اطلاقات کی جمع
- قیمتوں کی پیشینگوئی
- ترقیاتی تجزیے
- ریڈیائی تعاملی کمیت ماڈلنگ
- مالی اعداد و شمار کا تجزیہ
- حیاتیاتی اعداد و شمار کی تعبیر