سبق 1ਖੋਜੀ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਗਿਣਤੀਆਂ, ਤਾਰੀਖਾਂ ਦੀ ਰੇਂਜ, ਕਲਾਸ ਬੈਲੰਸ, ਗੁੰਮ ਵੈਲਿਊਜ਼ਟਿਕਟ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜੀ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੇਸਿਕ ਗਿਣਤੀਆਂ, ਤਾਰੀਖਾਂ ਦੀ ਰੇਂਜ, ਕਲਾਸ ਬੈਲੰਸ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਵੈਲਿਊਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁੱਦੇ, ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਾਲੇ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣਗੀਆਂ।
Ticket volume and temporal coverageInspecting label and class distributionsAnalyzing missing and sparse fieldsCross-tab analysis of key ticket attributesسبق 2ਟਿਕਟ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ PII ਨੂੰ ਅਨਾਮੀ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈਟਿਕਟ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ PII ਨੂੰ ਡਿਟੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨਾਮੀ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਕਰੋ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਯੁਟਿਲਿਟੀ ਨੂੰ ਬੈਲੰਸ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰੈਡੈਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
Identifying PII types in support ticketsRule-based and ML PII detectionRedaction, masking, and tokenizationEvaluating privacy versus utility tradeoffsسبق 3ਡਾਟਾ ਸਪਲਿਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ: ਰੈਂਡਮ ਵਿਰੁੱਧ ਸਟ੍ਰੈਟੀਫਾਈਡ ਵਿਰੁੱਧ ਸਮੇਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਪਲਿਟ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਟਿਕਟ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਰੈਂਡਮ, ਸਟ੍ਰੈਟੀਫਾਈਡ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਡਾਟਾ ਸਪਲਿਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਮਝੋ ਕਿ ਹਰ ਚੋਣ ਲੀਕੇਜ ਜੋਖਮ, ਕਲਾਸ ਬੈਲੰਸ ਅਤੇ ਆਫਲਾਈਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
Random versus stratified splitsDesigning time-based train-test splitsAvoiding temporal and user leakageAligning splits with deployment scenariosسبق 4ਸਕੀਮਾ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰਨਾ: ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਾਲਮ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਟਾਈਪਾਂ (ਟਿਕਟ_ਆਈਡੀ, ਬਣਾਇਆ_ਅਤੇ, ਟੈਕਸਟ, ਵਰਤਮਾਨ_ਟੀਮ, ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ_ਟਾਈਮ_ਘੰਟੇ)ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਟਿਕਟ ਡਾਟਾ ਅਪੇਕਸ਼ਿਤ ਸਕੀਮਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰਨਾ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਾਲਮਾਂ, ਡਾਟਾ ਟਾਈਪਾਂ ਅਤੇ ਟਿਕਟ_ਆਈਡੀ, ਬਣਾਇਆ_ਅਤੇ, ਟੈਕਸਟ, ਵਰਤਮਾਨ_ਟੀਮ, ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ_ਟਾਈਮ_ਘੰਟੇ ਵਰਗੇ ਫੀਲਡਾਂ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਜਾਂਚੋ।
Defining required ticket columnsValidating data types and formatsChecking uniqueness and key integrityEnforcing business and range constraintsسبق 5ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ (ਸਕੀਮਾਜ਼, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਾਂ) ਨਾਲ ਪੁਨਰੁਤਪਾਦਕ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣਾਸਮਝੋ ਕਿ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਕੀਮਾਜ਼, ਟਰੈਕ ਕੀਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ ਨਾਲ ਪੁਨਰੁਤਪਾਦਕ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਐਕਸਪੇਰੀਮੈਂਟਸ ਤੁਲਨਾਯੋਗ, ਡੀਬੱਗੇਬਲ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਰੋਲ ਬੈਕ ਜਾਂ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨ ਹੋਣ।
Defining explicit dataset schemasChaining deterministic text transformsTracking preprocessing code and configsVersioning datasets and transformation stepsسبق 6ਟੈਕਸਟ ਲੰਬਾਈ ਵੰਡਾਂ, ਆਊਟਲਾਈਅਰ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਲੰਮੇ ਟੈਕਸਟਾਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨਾਟਿਕਟ ਟੈਕਸਟ ਲੰਬਾਈ ਵੰਡਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਆਊਟਲਾਈਅਰਜ਼ ਨੂੰ ਡਿਟੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਆਮ ਰਿਕਵੈਸਟ ਸਾਈਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਲੰਮੇ ਟੈਕਸਟਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੰਕੇਟ, ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਸੈਗਮੈਂਟ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁਆਏ।
Computing and visualizing length distributionsIdentifying short and long text outliersStrategies for truncation and summarizationChunking long tickets into coherent segmentsسبق 7ਡੀ-ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਨਾਇਜ਼ ਰਿਮੂਵਲ, ਅਤੇ ਨਾਨ-ਇੰਗਲਿਸ਼ ਜਾਂ ਖਰਾਬ ਫਾਰਮੇਟ ਵਾਲੇ ਐਂਟਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨਾਸਿੱਖੋ ਕਿ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਡਿਟੈਕਟ ਅਤੇ ਹਟਾਉਣਾ, ਨਾਇਜ਼ੀ ਜਾਂ ਘੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਨਾਨ-ਇੰਗਲਿਸ਼ ਜਾਂ ਖਰਾਬ ਫਾਰਮੇਟ ਵਾਲੇ ਐਂਟਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਇਕਸਾਰ, ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਅਲਾਈਨ ਰਹੇ।
Detecting exact and near-duplicate ticketsHeuristics for spam and noise detectionFiltering or routing non-English ticketsHandling corrupted or truncated text fieldsسبق 8CSV ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਨਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨਾCSV ਟਿਕਟ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ, ਡਿਲੀਮੀਟਰਜ਼, ਕੋਟਿੰਗ ਅਤੇ ਲਾਈਨ ਬ੍ਰੇਕਸ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰੋ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਨਕੋਡਿੰਗਜ਼, ਖਰਾਬ ਰੋਜ਼ ਅਤੇ ਸਕੀਮਾ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੈਨੇਜ ਕਰੋ ਚੁਪਚਾਪ ਡਾਟਾ ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂ ਅਸੰਗਤੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ।
Choosing parsers and CSV dialect settingsManaging encodings and Unicode errorsDetecting and fixing malformed CSV rowsValidating loaded columns against schemaسبق 9ਸਮੇਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਦਿਨ, ਘੰਟਾ, ਤਾਜ਼ਗੀ, ਅਤੇ ਸੀਜ਼ਨਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਐਕਸਟ੍ਰੈਕਟ ਕਰਨਾਟਿਕਟ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਸ ਤੋਂ ਸਮੇਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਖੋਜੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਿਨ, ਘੰਟਾ, ਤਾਜ਼ਗੀ ਅਤੇ ਸੀਜ਼ਨਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਵਰਕਲੋਡ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਰਿਸਪਾਂਸ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਮੇਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
Extracting calendar and clock featuresModeling recency and ticket ageCapturing weekly and seasonal patternsHandling time zones and daylight changes