ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੂਚਕਾਂਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ

25 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਮਲੇਸ਼ੀਆ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਭਾਗ (DOE) ਨੇ ਇੱਕ ਪਾਣੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੂਚਕਾਂਕ (WQI) ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਛੇ ਮੁੱਖ ਪਾਣੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਭੰਗ ਆਕਸੀਜਨ (DO), ਬਾਇਓਕੈਮੀਕਲ ਆਕਸੀਜਨ ਮੰਗ (BOD), ਰਸਾਇਣਕ ਆਕਸੀਜਨ ਮੰਗ (COD), pH, ਅਮੋਨੀਆ ਨਾਈਟ੍ਰੋਜਨ (AN) ਅਤੇ ਮੁਅੱਤਲ ਠੋਸ (SS)। ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਲ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਤੋਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਮਾਂ-ਖਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਗਲਤੀ-ਪ੍ਰੋਣ ਉਪ-ਸੂਚਕਾਂਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਜਾਂ ਵੱਧ ਪਾਣੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਗੁੰਮ ਹਨ ਤਾਂ WQI ਦੀ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਲਈ WQI ਦਾ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਿਧੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਰਥਾਤ ਨੂ-ਰੇਡੀਅਲ ਆਧਾਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) 10x ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ, ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਤਾਂ ਜੋ ਲੰਗਟ ਬੇਸਿਨ ਵਿੱਚ WQI ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। WQI ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਛੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਪਹਿਲੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ SVM-WQI ਨੇ DOE-WQI ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਯੋਗਤਾ ਦਿਖਾਈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ (ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ r > 0.95, ਨੈਸ਼ ਸਟਕਲਿਫ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, NSE > 0.88, ਵਿਲਮੋਟ ਦਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਸੂਚਕਾਂਕ, WI > 0.96)। ਦੂਜੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ WQI ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਛੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, DO ਪੈਰਾਮੀਟਰ WQI ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ। pH ਦਾ WQI 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਦ੍ਰਿਸ਼ 3 ਤੋਂ 6 ਮਾਡਲ ਇਨਪੁਟ ਸੁਮੇਲ (r > 0.6, NSE > 0.5 (ਚੰਗਾ), WI > 0.7 (ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ) ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਕੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਕੱਠੇ ਲਏ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਮਾਡਲ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਬਣਾਏਗਾ।

1 ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

"ਜਲ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ" ਸ਼ਬਦ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਪਾਣੀ ਦੇ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਤਹੀ ਪਾਣੀ (ਸਮੁੰਦਰ, ਝੀਲਾਂ ਅਤੇ ਨਦੀਆਂ) ਅਤੇ ਭੂਮੀਗਤ ਪਾਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਵਾਧੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਜਾਂ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਲ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਲਾਜ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੁੰਦਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣ 'ਤੇ, ਸਗੋਂ ਜਨਤਕ ਪਾਣੀ ਸਪਲਾਈ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਤਾਜ਼ੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ 'ਤੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੇਜ਼ ਆਰਥਿਕ ਵਿਕਾਸ ਆਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜੋ ਇਸ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ, ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਜਿਸਨੂੰ WQI ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਦੀ ਦੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। WQI ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮਾਪ ਦੇ ਇੱਕ ਸੂਚਕਾਂਕ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। WQI ਇਤਿਹਾਸਕ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਜਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। WQI ਦਾ ਅਰਥਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। 1 ਤੋਂ 100 ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ, ਸੂਚਕਾਂਕ ਜਿੰਨਾ ਉੱਚਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਓਨੀ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਹੋਵੇਗੀ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, 80 ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਕੋਰ ਵਾਲੇ ਨਦੀ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਾਫ਼ ਨਦੀਆਂ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। 40 ਤੋਂ ਘੱਟ WQI ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਦੂਸ਼ਿਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ 40 ਅਤੇ 80 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ WQI ਮੁੱਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਦੂਸ਼ਿਤ ਹੈ।

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, WQI ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪ-ਸੂਚਕਾਂਕ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਲੰਬੇ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਗਲਤੀ-ਸੰਭਾਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। WQI ਅਤੇ ਹੋਰ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। WQI ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲੰਮਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ WQI ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਜਾਂ ਵੱਧ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਗੁੰਮ ਹਨ ਤਾਂ WQI ਲਈ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਲਈ ਸਮਾਂ-ਖਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨਮੂਨਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਉੱਚ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਾਗਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਆਪਕ ਅਸਥਾਈ ਅਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਨਦੀ ਦੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਆਈ ਹੈ।

ਇਹ ਚਰਚਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ WQI ਪ੍ਰਤੀ ਕੋਈ ਗਲੋਬਲ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ WQI ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਲਪਿਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਸੁਧਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਲਈ ਨਦੀ ਦੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ WQI ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ; Ai-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਿੰਗ ਉਪ-ਸੂਚਕਾਂਕ ਗਣਨਾ ਤੋਂ ਬਚਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਹੀ WQI ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। Ai-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਪਣੇ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸਮੇਤ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਤੀ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਢੰਗ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।