ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಲಮ್ ಮೂಲಕ ವಿಂಗಡಿಸುವಾಗ ಗ್ರಾಫಾನಾದಲ್ಲಿ 'ನೋ ಡೇಟಾ' ಏಕೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?

ಗ್ರಾಫಾನಾದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಗ್ರೂಪಿಂಗ್ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಗ್ರಾಫನಾದಲ್ಲಿ ನೀವು ಕುತೂಹಲದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಈ ರೀತಿಯ ಕಾಲಮ್‌ನಿಂದ ಗುಂಪು ಮಾಡಿದಾಗ ಎಲ್ಲವೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ ತಂಡ.ಹೆಸರು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಕ್ಷಣ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ.ದರ್ಜೆ, ನೀವು ಭಯಾನಕ "ನೋ ಡೇಟಾ" ಸಂದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಭೇಟಿಯಾಗಿದ್ದೀರಿ. ಹತಾಶೆ, ಸರಿ? 🧐 ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ನಿಮ್ಮ ತಲೆಯನ್ನು ಕೆರೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವು ದೃಢೀಕರಿಸಿದಾಗ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ.ದರ್ಜೆ ಕಾಲಮ್ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಈ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯವು ನಿಮಗೆ ಉತ್ತರವಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ಕೋಣೆಯಿಂದ ಲಾಕ್ ಆಗಿರುವಂತೆ ಭಾಸವಾಗಬಹುದು. ಅನೇಕ ಗ್ರಾಫನಾ ಬಳಕೆದಾರರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವಾಗ ಅಂತಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಕೆಲವು ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಮನಬಂದಂತೆ ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡುತ್ತಾರೆ. ಅಸಂಗತತೆಯು ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ನಾನು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ಎದುರಿಸಿದಾಗ, ನಾನು ದೋಷನಿವಾರಣೆ, ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಕಳೆದಿದ್ದೇನೆ. ಅಂತಹ ಕ್ವಿರ್ಕ್‌ಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಸಂರಚನಾ ವಿವರಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗ್ರಾಫನಾ ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬರುವುದನ್ನು ಕಂಡು ನನಗೆ ಆಶ್ಚರ್ಯವಾಯಿತು. ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳಷ್ಟು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹತಾಶೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು.

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫನಾದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೀವು ಅನುಭವಿ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಈ ಸ್ಥಗಿತವು ನಿಮಗೆ "ನೋ ಡೇಟಾ" ಅನ್ನು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🚀

ಗ್ರಾಫಾನಾದಲ್ಲಿ "ನೋ ಡೇಟಾ" ಹಿಂದಿನ ರಹಸ್ಯವನ್ನು ಬಿಚ್ಚಿಡುವುದು

ಪೈಥಾನ್-ಆಧಾರಿತ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಗ್ರಾಫಾನಾದ "ನೋ ಡೇಟಾ" ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ: ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು a ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಪಾಂಡಾಗಳು ಡೇಟಾ ಫ್ರೇಮ್, ಡೇಟಾ ಕುಶಲತೆಯ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನ. ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ isnull() ಫಂಕ್ಷನ್, ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ.ದರ್ಜೆ ಕಾಲಮ್. ಈ ಹಂತವು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ಶೂನ್ಯ ಮೌಲ್ಯವು ಕೂಡ ಗುಂಪು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಲವು ಗ್ರೇಡ್‌ಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವ ಮಾರಾಟದ ವರದಿಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಊಹಿಸಿ-ಈ ಮುಂಗಡವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದರಿಂದ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಗಂಟೆಗಳವರೆಗೆ ಉಳಿಸಬಹುದು. 😊

ಮುಂದೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಗುಂಪಿನ ಮೂಲಕ () ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಕಾರ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ.ದರ್ಜೆ ಕಾಲಮ್ ಮತ್ತು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪ್ಯಾಂಟ್ರಿಯಲ್ಲಿರುವ ಐಟಂಗಳನ್ನು ವರ್ಗದ ಪ್ರಕಾರ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ ನೀವು ಎಷ್ಟು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು. ಬಳಸಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು JSON ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ to_json(), ಇದು ಗ್ರಾಫಾನಾ ಓದಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಓರಿಯಂಟ್="ದಾಖಲೆಗಳು" ನಿಯತಾಂಕದ ಬಳಕೆಯು ಗ್ರಾಫಾನಾದ ಸ್ವರೂಪದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ತಡೆರಹಿತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪರಿಹಾರವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮುಂಭಾಗಕ್ಕೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯುತ್ತದೆ, ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಸನ್ನೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಡಿಮೆ (), ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಲಾದ ಮೊತ್ತಗಳಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಒಂದೇ ವಸ್ತುವಿನೊಳಗೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಘನೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಹರಿಯುವ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಈ ವಿಧಾನವು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಗುಂಪಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ Object.entries(), ಇದನ್ನು ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದು. ಮಾಸಿಕ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಪೈ ಚಾರ್ಟ್‌ಗೆ ವಿಭಜಿಸುವ ಚಿತ್ರ - ಡೇಟಾದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಅವಲೋಕನಕ್ಕಾಗಿ ಈ ಹಂತವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಹೆಬ್ಬಾವು ಏಕಪರೀಕ್ಷೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಂತಾದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಪ್ರತಿಪಾದನೆ() ಗುಂಪು ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ "ಗ್ರೇಡ್ 1" ನಂತಹ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಗುಂಪು ಕೀಗಳು ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿವ್ವಳವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಉದ್ದೇಶಿಸಿದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ತಂಡಕ್ಕಾಗಿ ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಹಾರವು ದೃಢವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. 🚀 ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರು "ನೋ ಡೇಟಾ" ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೂಲ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ತಾಂತ್ರಿಕ ತಲೆನೋವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು.

import pandas as pd
# Load raw data into a pandas DataFrame
data = pd.DataFrame({
    "team_name": ["Team A", "Team B", "Team C"],
    "extraction_grade": ["Grade 1", "Grade 2", "Grade 3"],
    "value": [100, 200, 300]
})
# Check for missing or inconsistent values
if data['extraction_grade'].isnull().any():
    print("Warning: Null values found in 'extraction_grade'.")

# Aggregate data for visualization
grouped_data = data.groupby('extraction_grade').sum()
print("Grouped Data:", grouped_data)
# Export the clean and grouped data to JSON for Grafana
grouped_data.to_json("grouped_data.json", orient="records")

// Example data for front-end testing
const rawData = [
  { team_name: "Team A", extraction_grade: "Grade 1", value: 100 },
  { team_name: "Team B", extraction_grade: "Grade 2", value: 200 },
  { team_name: "Team C", extraction_grade: "Grade 3", value: 300 }
];
// Group data by extraction.grade
const groupedData = rawData.reduce((acc, item) => {
  if (!acc[item.extraction_grade]) {
    acc[item.extraction_grade] = 0;
  }
  acc[item.extraction_grade] += item.value;
  return acc;
}, {});
// Log grouped data to console
console.log("Grouped Data:", groupedData);
// Visualize grouped data
const chartData = Object.entries(groupedData).map(([key, value]) => ({
  grade: key,
  total: value
}));
console.log("Chart Data:", chartData);

import unittest
import pandas as pd

class TestGrafanaGrouping(unittest.TestCase):
    def test_grouping(self):
        # Test data
        data = pd.DataFrame({
            "extraction_grade": ["Grade 1", "Grade 2", "Grade 3"],
            "value": [100, 200, 300]
        })
        grouped = data.groupby('extraction_grade').sum()
        self.assertEqual(len(grouped), 3)
        self.assertIn("Grade 1", grouped.index)

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

ಗ್ರಾಫಾನಾದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲ್ ಮತ್ತು ಕ್ವೆರಿ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ತಿಳಿಸುವುದು

ಗ್ರಾಫನಾದಲ್ಲಿ "ನೋ ಡೇಟಾ" ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅದರ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಗ್ರಾಫನಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವೇಳೆ ದಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ.ದರ್ಜೆ ಅಂಕಣವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಯಾಮವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವು ಗ್ರಾಫಾನಾದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಮತ್ತೊಂದು ಪರಿಗಣನೆಯೆಂದರೆ ಗ್ರಾಫಾನಾದ ರೂಪಾಂತರ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಪೂರ್ವ-ಅನ್ವಯಿಸಿದ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಕೆಲವು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಯಾಪಿಟಲೈಸೇಶನ್ ಅಥವಾ ವೈಟ್‌ಸ್ಪೇಸ್ ಅಸಂಗತತೆಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರೇಡ್‌ಗಳನ್ನು ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಹೊರಗಿಡುವ ಫಿಲ್ಟರ್ ಇದ್ದರೆ, ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೂ ಸಹ ನೀವು "ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ" ಅನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಗ್ರಾಫನಾದಲ್ಲಿ "ಪರಿಶೀಲಿಸು" ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಯಾವಾಗಲೂ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಗ್ರಾಫನಾದಲ್ಲಿನ ಸಮಯ ಶ್ರೇಣಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವು ಪ್ರಮಾಣಿತವಲ್ಲದ ಸಮಯ ವಲಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಸೇವನೆಯಲ್ಲಿ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಆ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಫನಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸದೇ ಇರಬಹುದು. ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯೊಬ್ಬರು ಒಮ್ಮೆ ಹವಾಮಾನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಯೋಜನೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳು ಸಿಂಕ್ ಆಗಿಲ್ಲ, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಗೊಂದಲವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ದೋಷನಿವಾರಣೆಯ ಗಂಟೆಗಳ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು. 🌐