Verificación de calidad de datos
Esta página le permite analizar los datos de la base de datos. El script intenta detectar automáticamente valores sospechosos, que requieren su atención y tal vez también su corrección. Puede ser muy útil, pero es necesario que leas la información a continuación para que la uses correctamente - especialmente no te saltes la última parte que explica qué es el parámetro "memoria" y cómo funciona.
Antes de comenzar el análisis, debe configurar los parámetros para el análisis. Primero debes elegir el intervalo que deseas analizar. De forma predeterminada, los campos contendrán el intervalo para el año actual. Las fechas se eligen mediante un calendario emergente y el intervalo corresponde a lo que tienes en la base de datos.
Una vez que haya elegido el intervalo, deberá seleccionar el intervalo de separación. Una de las funciones del análisis busca lagunas en los datos. Aquí se debe especificar cuál es el intervalo mínimo que se debe considerar como brecha. Este intervalo debe ser un número en minutos.
La siguiente sección son los picos. Los picos en este caso cambian repentinamente de número. Los valores reales pueden estar dentro de los límites normales, pero es probable que sean incorrectos porque la tasa de cambio es demasiado alta. El número que especifique es la tasa mínima de cambio cada 10 minutos que debe considerarse como un pico. Entonces, por ejemplo, si pones 10 grados Celsius para la temperatura, entonces un pico será cualquier número, donde la tasa de cambio de la temperatura fue igual o superior a 10 grados. Recuerde que esto es cada 10 minutos, lo que significa que los números se ajustan según el intervalo de su base de datos. Si, por ejemplo, tiene un intervalo de base de datos de 5 minutos, entonces un pico en este caso sería un número en el que la diferencia entre actualizaciones posteriores sea de 5 grados o más. Del mismo modo, si hubiera una brecha mayor, entonces sería aceptable un número mayor.
Lo último que hay que configurar son los valores atípicos. Los valores atípicos son números que están fuera de los límites especificados. Puede establecer aquí límites específicos, es decir, mínimo y máximo, para cada parámetro y cada mes. Un valor atípico sería entonces cualquier número que sea igual, superior o inferior al número especificado para ese parámetro y mes.
El análisis también te mostrará una sección llamada "valores sin sentido". Hay ciertas reglas fijas que el script verifica y si los números no las cumplen, se evaluará como un valor sin sentido.
Aquí hay una lista de lo que se considera valor sin sentido:
- humedad inferior al 0 %
- humedad superior al 100 %
- temperatura/temperatura aparente inferior a -100 grados
- temperatura/temperatura aparente superior a 150 grados
- presión inferior a 0
- presión superior a 1100
- velocidad del viento por debajo de 0
- ráfaga de viento inferior a 0
- lluvia diaria por debajo de 0
- grados de dirección del viento por debajo de 0
- grados de dirección del viento superiores a 360
Esto está especialmente pensado para situaciones en las que, por ejemplo, hay un problema con algunos de sus sensores y el valor informado es, por ejemplo, -9999, etc.
El último campo que probablemente no sepas lo que significa es el campo de memoria. Esto necesita una explicación un poco más larga. Este script estaba originalmente en la plantilla principal, conocida como dbInfo. Sin embargo, debido a que a menudo la gente tenía problemas debido a los límites de memoria de PHP, tuve que suspenderlo. El problema es que en PHP siempre hay un tamaño máximo permitido que puedes asignar a una matriz. Esto se puede configurar en la configuración del servidor. Sin embargo, si no tiene su propio servidor, su proveedor de alojamiento web lo preestablece y, por lo tanto, no puede cambiarlo. Existe un comando PHP para aumentarlo, pero en el 99% de los casos esto no puede anular la configuración global de su proveedor.
En la práctica, esto significa que si elige un intervalo más largo, se deben recuperar más datos de la base de datos MySQL y pronto la memoria se agota y aparece un error.
Estuve pensando durante mucho tiempo cuál es la mejor manera de resolver esto y probé varias cosas. Finalmente se me ocurrió una solución, pero por favor, tómela sólo como una característica aún experimental. Básicamente, puedes aumentar el límite de memoria en la configuración. Luego, antes de consultar MySQL, los intervalos se dividen en fragmentos, cada uno se procesa por separado y finalmente, se agregan los resultados.
La forma en que funciona es esta
De forma predeterminada, déjelo siempre en "1". Si el error persiste, intente "3" y así sucesivamente.
