مثال افتراضي: 60 ثانية أو 40 ثانية
في نطاق واحد تسجل 6000 ثانية لعدد 100 مستخدم نشط و150 جلسة. المتوسط لكل مستخدم نشط 60 ثانية، ولكل جلسة 40 ثانية. يجب أن يرافق الاسم والمقام الرقم.
| مقياس افتراضي | القيمة | المقام أو الوحدة |
|---|---|---|
| إجمالي الوقت المسجل | 6000 | ثوان. |
| المستخدمون النشطون | 100 | الفترة كاملة. |
| الجلسات | 150 | نطاق القياس نفسه. |
| المتوسط لكل مستخدم نشط | 60 | 6000 / 100، بالثواني. |
| المتوسط لكل جلسة | 40 | 6000 / 150، بالثواني. |
تجنب المقارنات المضللة
- ميز وقت التفاعل والوقت المنقضي وعدد الجلسات. وجود الصفحة في المقدمة لا يثبت القراءة أو الفهم.
- لا تحسب متوسطاً بسيطاً للمتوسطات اليومية؛ فقد يعود المستخدم في أيام متعددة. أعد الحساب من الإجماليات والمقام الصحيح للفترة كاملة.
- وثق الجمع والمرشحات والأجهزة والمهمة. تحقق من البيانات المفقودة قبل تفسير وقت صفري أو قصير.
حسن المهمة بدلاً من إطالة الانتظار
قد يعني وقت أقل للعثور على معلومة عملية إجابة أفضل، ووقت أطول للإجراء صعوبة. اجمع الوقت والإتمام والأخطاء وبحث المستخدم. لا تضف خطوات مصطنعة لرفع المتوسط.
المراجع الأساسية
القيم الغائبة والصفر والتقدير
غياب الملاحظة لا يعادل صفراً مقاساً.
- ميّز الحقل غير المستلم والملاحظة غير المنطبقة وفشل الجمع. احتفظ بالصفر عندما يكون قياساً صالحاً؛ استبدال كل فراغ بصفر يخلط حالات مختلفة.
- في المثال الافتراضي [10، غائب، 0] يكون متوسط ملاحظتين 5. القسمة على ثلاثة بعد استبدال الغياب بصفر تجيب عن سؤال آخر؛ اعرض العددين.
- إذا قدّرت قيمة فاحتفظ بعلامة الاستكمال والقاعدة. قارن النتيجة مع التقديرات وبدونها؛ عند غياب الملاحظات الصالحة اعرض غياب النتيجة لا متوسطاً صفرياً.
حالة قبول قابلة للتكرار
مثال افتراضي: البيانات لا تصف عميلاً أو نتيجة مرصودة.
عرض بيانات الحالة
{
"values": [
10,
null,
0
],
"observed_count": 2,
"mean_observed": 5,
"mean_if_missing_replaced_with_zero": 3.3333333333,
"extended_sample": {
"values": [
10,
null,
0,
20,
null,
30
],
"known_count": 4,
"expected_count": 6,
"known_sum": 60,
"mean_observed": 15,
"mean_after_zero_fill": 10
},
"missing_only_sample": {
"values": [
null,
null
],
"known_count": 0,
"mean_observed": null
}
}القرار المتوقع
متوسط القيم المرصودة 5. استبدال الغياب بصفر يغير المجتمع والنتيجة.
البيانات نفسها ومتوسطان: أظهر القاعدة
بيانات افتراضية: [10، مفقود، 0، 20، مفقود، 30]. أربع قيم معروفة من ست ملاحظات متوقعة؛ المجموع المعروف: 60. الصفر الموجود قيمة مرصودة.
| المعالجة | حساب المتوسط | التفسير |
|---|---|---|
| القيم المعروفة فقط | 60 ÷ 4 = 15 | يصف المتوسط أربع قيم معروفة. ولا يثبت أن القيمتين المفقودتين تتبعان التوزيع نفسه. |
| استبدال القيم المفقودة بصفر | 60 ÷ 6 = 10 | أُضيف صفران بقاعدة ولم يُرصدا. يجيب هذا المتوسط عن سؤال مختلف؛ برّر القاعدة قبل المقارنة. |
| عينة أخرى: [مفقود، مفقود] | غير قابل للحساب | لا توجد قيم معروفة: أظهر حالة غير متاحة. المتوسط الصفري سيوحي بملاحظة غير موجودة. |
إجراء التحقق
- افصل الغياب والصفر والتقدير.
- احسب المتوسط قبل الاستبعاد وبعده.
- احتفظ بالأعداد وقواعد كل متغير. اختبر أيضاً مجموعة تغيب عنها جميع القيم، وتحقق من عدم عرضها كصفر مقاس دون قاعدة صريحة.
هل يثبت مجموع صفري أن كل القيم كانت أصفاراً؟
لا. افحص عدد القيم الموجودة وسلوك النظام مع مجموعة فارغة؛ الغياب لا يثبت قياساً صفرياً.
المصدر الأساسي: pandas — Working with missing data. المنهج المرتبط: اقرأ الدليل العملي.