ترقي لاءِ هڪ ننڍي جاءِ
ننڊ ۽ ڌيان جي ڊيٽا ڏسڻ جو اوزار
توهان جا ڏينهن، ٿورو وڌيڪ چٽائي سان.
پنهنجا CSV ايڪسپورٽ کوليو، تاريخ جي حساب سان ٻه ماپون سڏ ۾ رکيو ۽ هفتيوار نمونا ڏسو. خالي هنڌ مشاهدن جيترا ئي چٽا نظر ايندا.
ننڊ ۽ ڌيان جي ڊيٽا ڏسڻ جو اوزار
CSV فارميٽ
توهان جا مشاهدا هتي ظاهر ٿيندا
CSV کوليو يا مثال ڏسو ته اهو ڪيئن ڪم ڪري ٿو.
ان کي پنهنجو بڻايو
هر ماپ لاءِ هڪ CSV چونڊيو، يا ساڳي فائل مان ٻه ڪالم ورتايو. تاريخ ۽ عددي ڪالم جي نشاندهي ڪريو، ڪا يونٽ شامل ڪريو، پوءِ ڏسو. روزانه ورجايل قدرن جو سراسر ورتو ويندو آهي؛ خالي قدر غائب آهن، ڪڏهن به صفر نه. تاريخون توهان جي فائل ۾ لکيل ڪئلينڊر تاريخ استعمال ڪن ٿيون، ڪوبه ٽائيم زون تبديل نه ٿو ڪيو وڃي.
ذريعا ۽ دائرو
نمونا سبب نه هوندا آهن. اتفاقي لاڳاپا عام آهن، خاص ڪري مختصر رڪارڊ يا گهڻن ڀيٽن سان. پهڻي واريون ڊوائيسز ننڊ جو اندازو لڳائينديون آهن؛ هي ڏسڻ وارو اوزار صحت جي جانچ، علاج جي صلاح يا ڪنهن نموني جي سبب جي وضاحت نه ڪندو آهي.
ڪجهه ڪارآمد جواب
ڪهڙا ايڪسپورٽ کولي سگهان ٿو؟
ننڊ ائپس، پهڻي وارين ڊوائيسز، اسپريڊ شيٽس، ننڊ ڊائري يا ڌيان ٽائمرن مان CSV فائلون ڪم ڪن ٿيون جيڪڏهن انهن ۾ تاريخ ۽ عددي قدر هجن. ڪاما، سيمي ڪولن يا ٽيب جدا ڪندڙ چونڊيو. YYYY-MM-DD تاريخون، ISO ٽائيم اسٽيمپ استعمال ڪريو، يا سلئش تاريخن لاءِ ترتيب واضح طور تي چونڊيو. مدت وارو متن جهڙوڪ 7h 30m پهرين انگ ۾ تبديل ٿيڻ گهرجي.
غائب يا ورجايل ڏينهن سان ڇا ٿيندو؟
هي اوزار پهرين ۽ آخري نقش ٿيل مشاهدي جي وچ ۾ سڀ ڪئلينڊر تاريخون شامل ڪري ٿو. غائب قدر خالي هنڌ ٺاهيندا آهن. هڪ تاريخ لاءِ ڪيترائي قدر هر ماپ لاءِ الڳ الڳ سراسري ڪيا ويندا آهن. هفتيوار نمونا موجود روزانه سراسرين کي استعمال ڪن ٿا ۽ انهن جي ڳڻپ ڏيکاريندا آهن.
ڇا چارٽ تشخيص آهي؟
نه. هي بيان ڪندڙ مشاهدا آهن. اهي سبب ۽ اثر قائم نٿا ڪري سگهن ۽ نه ڪنهن حالت جي تشخيص ڪري سگهن ٿا. جيڪڏهن توهان کي ننڊ يا پنهنجي صحت بابت فڪر آهي ته ڪنهن قابل صحت ماهر سان ڳالهائيو.