ਖਾਸ ਕਾਲਮ ਦੁਆਰਾ ਛਾਂਟੀ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ 'ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ' ਕਿਉਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?

ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਉਤਸੁਕਤਾ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦੁਆਰਾ ਸਮੂਹ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸਭ ਕੁਝ ਠੀਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਟੀਮ ਦਾ ਨਾਮ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਸ ਪਲ ਤੁਸੀਂ ਸਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕੱਢਣ.ਗ੍ਰੇਡ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਿਆਨਕ "ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ" ਸੁਨੇਹਾ ਮਿਲਿਆ ਹੈ। ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ, ਸੱਜਾ? 🧐 ਇਹ ਮੁੱਦਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਸਿਰ ਖੁਰਕਣ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੱਢਣ.ਗ੍ਰੇਡ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਅਰਥਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਹਨ।

ਇਹ ਮਤਭੇਦ ਇੱਕ ਕਮਰੇ ਦੇ ਬਾਹਰ ਬੰਦ ਹੋਣ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਜਵਾਬ ਝੂਠ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਮੂਹ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੋਚਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕੁਝ ਕਾਲਮ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਕੰਮ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਅਸੰਗਤਤਾ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ, ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਏ। ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣ ਕੇ ਹੈਰਾਨੀ ਹੋਈ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅੰਗ ਅਕਸਰ ਸੂਖਮ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ Grafana ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੋ ਜਾਂ ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਬ੍ਰੇਕਡਾਊਨ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ" ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। 🚀

ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ "ਕੋਈ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ" ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਰਹੱਸ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ

ਪਾਈਥਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਬੈਕਐਂਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਦੇ "ਕੋਈ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ" ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਨਿਪਟਾਰੇ ਦੇ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਦੀ ਹੈ pandas DataFrame, ਡਾਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਹੈ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ isnull() ਫੰਕਸ਼ਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਹਨ ਕੱਢਣ.ਗ੍ਰੇਡ ਕਾਲਮ ਇਹ ਕਦਮ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਵੀ ਨਲ ਮੁੱਲ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਫਲ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਕਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਗ੍ਰੇਡ ਗੁੰਮ ਹਨ - ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। 😊

ਅੱਗੇ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਰਤਦੀ ਹੈ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ() ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੱਢਣ.ਗ੍ਰੇਡ ਕਾਲਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੋੜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੀ ਪੈਂਟਰੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਮੁਤਾਬਕ ਛਾਂਟਣ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿੰਨੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ JSON ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਕੇ to_json(), ਇਹ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਫਾਈਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। orient="records" ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਹਿਜ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

JavaScript ਹੱਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਫਰੰਟਐਂਡ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੀਵਰ ਕਰ ਕੇ ਘਟਾਓ(), ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮੂਹਿਕ ਕੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਇੱਕ ਐਰੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵਸਤੂ ਵਿੱਚ ਸੰਘਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਮੂਹਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ Object.entries(), ਇਸ ਨੂੰ ਚਾਰਟ ਜਾਂ ਹੋਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਪਾਈ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ ਮਾਸਿਕ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਵਾਲੀ ਤਸਵੀਰ — ਇਹ ਕਦਮ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪਾਈਥਨ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਮੋਡੀਊਲ ਬੈਕਐਂਡ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਰਗੇ ਫੰਕਸ਼ਨ assertIn() ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਮੂਹ ਕੁੰਜੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਗਰੇਡ 1," ਗਰੁੱਪ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਟੀਮ ਲਈ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਪਰੀਖਣ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਹੱਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੈ। 🚀 ਇਹਨਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਵਰਤੋਂਕਾਰ "ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ" ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਕਨੀਕੀ ਸਿਰ ਦਰਦ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।

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()

ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਨਾ

ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ "ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ" ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਦ ਕੱਢਣ.ਗ੍ਰੇਡ ਕਾਲਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਜਾਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕਾਲਮ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਪ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਨ। ਕਈ ਵਾਰ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਫਿਲਟਰ ਜਾਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਉੱਥੇ ਕੋਈ ਫਿਲਟਰ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕੈਪੀਟਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਵ੍ਹਾਈਟਸਪੇਸ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਗ੍ਰੇਡਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ "ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ" ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ "ਇੰਸਪੈਕਟ" ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਸਮਾਂ ਜ਼ੋਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਹਿਕਰਮੀ ਨੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੱਕ ਮੌਸਮ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਸਿੰਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਲਝਣ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ। ਸਹੀ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। 🌐