ಪೈಥಾನ್ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಅಲ್ಟೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

ಆಲ್ಟೇರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕಥಾವಸ್ತು ಪ್ರದರ್ಶನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ನಿವಾರಣೆ

ಆಲ್ಟೇರ್ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಜನಪ್ರಿಯ ಘೋಷಣಾತ್ಮಕ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅದರ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಮತ್ತು ಸೊಗಸಾದ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸರಳವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ, ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಇದು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರದರ್ಶನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಕ್ಷಾಂಶ ಮತ್ತು ರೇಖಾಂಶ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಆಲ್ಟೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಕ್ಷೆಯಂತಹ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಯೋಜಿಸುವಾಗ ಎದುರಾಗುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಕೋಡ್ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, VSCode ನಲ್ಲಿನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ದೋಷನಿವಾರಣೆಗೆ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ವಿಚಿತ್ರ ದೋಷವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.

ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಕ್ಷಾಂಶ ಮತ್ತು ರೇಖಾಂಶ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ತಿಂಗಳು ಮತ್ತು ವೋಚರ್ ಎಣಿಕೆಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿ. ದತ್ತಾಂಶವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವಂತೆ ತೋರುತ್ತಿರುವಾಗ, ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೂ ಚಾರ್ಟ್ ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇದು ರಸ್ತೆ ತಡೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳ ವಿವರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ, ನಾವು ದೋಷದ ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ಅಲ್ಟೇರ್ ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ನೀವು ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಹೊಸಬರಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಅನುಭವಿ ಬಳಕೆದಾರರಾಗಿರಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಆಲ್ಟೇರ್ ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ನಿವಾರಿಸುವುದು

ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಅಕ್ಷಾಂಶ ಮತ್ತು ರೇಖಾಂಶ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಕ್ಷೆಯಂತಹ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಭೂಗೋಳದ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ನಾವು ಆಲ್ಟೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ವೋಚರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಗುರುತುಗಳ ಗಾತ್ರದಂತಹ ವಿವಿಧ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿವಿಧ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ವೋಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವುದು ಈ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ರೂಪಿಸುವಾಗ ಎದುರಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಬಿಂದುಗಳು (ಹತ್ತಿರದ ಅಕ್ಷಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ರೇಖಾಂಶಗಳಿಗೆ) ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಡುಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಕ್ಷಾಂಶ ಮತ್ತು ರೇಖಾಂಶದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ನಿಶ್ಚೇಷ್ಟಿತನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳು. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಭೌಗೋಳಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದರ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ ಪಾಂಡಾಗಳು, ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ DataFrame ಆಗಿ ಆಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಗುರುತು_ವೃತ್ತ() ಆಲ್ಟೇರ್‌ನಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುವನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ವೃತ್ತದಂತೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಲಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗಾತ್ರವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ alt.ಗಾತ್ರ() ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ಇದು ಪ್ರತಿ ಸ್ಥಳದ ವೋಚರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ವೀಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಅತ್ಯಂತ ನಿಕಟವಾದ ಅಥವಾ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳು ಅತಿಕ್ರಮಿಸಬಹುದು, ಇದು ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಎರಡನೆಯ ವಿಧಾನವು ನಡುಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅಕ್ಷಾಂಶ ಮತ್ತು ರೇಖಾಂಶ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿ ಬಿಂದುವನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅತಿಕ್ರಮಣವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡಾಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿ ಜಿಟರ್ಡ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಆಲ್ಟೇರ್ ಮೂಲ ಪದಗಳಿಗಿಂತ ಬದಲಾಗಿ ಈ ಬದಲಾದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು, ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ ಹೆಚ್ಚು ಓದಬಹುದಾದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಏಕಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ಕೋಡ್‌ನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಗ್ರಂಥಾಲಯ. ಅಲ್ಟೇರ್ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಚಕಿತಗೊಳಿಸುವ ತರ್ಕವು ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಈ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಪರಿಹಾರವು ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಸಾಧನಸಲಹೆಗಳು ಚಾರ್ಟ್‌ಗೆ ಹೋವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ತ್ವರಿತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
# Generate random data for plottinglats = np.random.uniform(51.5, 51.6, 100)
lons = np.random.uniform(-0.1, 0.1, 100)
months = np.arange(1, 13)
vouchers = np.random.randint(1, 100, 100)
# Create DataFrametest_df = pd.DataFrame({'lat': lats, 'lon': lons, 'month': np.random.choice(months, 100), 'vouchers': vouchers})
# Plot using Altair with correct encodingchart = alt.Chart(test_df).mark_circle().encode(
    longitude='lon:Q',
    latitude='lat:Q',
    size='vouchers:Q',
    color='month:N',
    tooltip=['lat', 'lon', 'vouchers']
)
chart.show()

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
# Adding jitter to avoid overlapping points
test_df['lat_jittered'] = test_df['lat'] + np.random.uniform(-0.001, 0.001, len(test_df))
test_df['lon_jittered'] = test_df['lon'] + np.random.uniform(-0.001, 0.001, len(test_df))
# Plot with jittered coordinateschart_jittered = alt.Chart(test_df).mark_circle().encode(
    longitude='lon_jittered:Q',
    latitude='lat_jittered:Q',
    size=alt.Size('vouchers:Q', scale=alt.Scale(range=[0, 1000]), legend=None),
    color=alt.value('blue'),
    tooltip=['lat_jittered', 'lon_jittered', 'vouchers']
)
chart_jittered.show()

import unittest
import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
class TestAltairPlots(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.test_df = pd.DataFrame({'lat': np.random.uniform(51.5, 51.6, 100),
                                     'lon': np.random.uniform(-0.1, 0.1, 100),
                                     'vouchers': np.random.randint(1, 100, 100)})
    def test_plot_creation(self):
        chart = alt.Chart(self.test_df).mark_circle().encode(
            longitude='lon:Q', latitude='lat:Q', size='vouchers:Q')
        self.assertTrue(chart is not None)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಆಲ್ಟೇರ್‌ನ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು

ಆಲ್ಟೇರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸರಳ ಮತ್ತು ಘೋಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಆಲ್ಟೇರ್ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ವೆಗಾ-ಲೈಟ್ ವ್ಯಾಕರಣ, ಇದು ಬಣ್ಣ, ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಆಕಾರದಂತಹ ದೃಶ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟವುಳ್ಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲು ಆಲ್ಟೇರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಭೌಗೋಳಿಕ ಕಥಾವಸ್ತು ಅಥವಾ ಬಹು ವರ್ಗಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ.

ಆಲ್ಟೇರ್‌ನ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಅದರ ಬೆಂಬಲ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ. ಆಯ್ಕೆಗಳಂತಹ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರು ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಸಮಯದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದರಿಂದ ಆಳವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೆಳಗೆ ಕೊರೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು ರೂಪಾಂತರಗಳೊಂದಿಗೆ, ಜೂಮ್ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾನ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಟೂಲ್‌ಟಿಪ್‌ಗಳಂತಹ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ನಾವು ಚರ್ಚಿಸಿದ ನಕ್ಷೆಯಂತೆ, ಸಂಭಾವ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಈ ದೋಷಗಳು ತಪ್ಪಾದ ಡೇಟಾ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಬೆಂಬಲಿಸದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ. ಪ್ಲಾಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು (ಉದಾ. ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ನಾಮಮಾತ್ರ ವರ್ಗೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ) ನಿಖರವಾದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸೇರಿಸುವುದು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು.