Вопрос или проблема
У меня есть временные данные, в которых почти 90% значений равны нулю или отсутствуют. Верно ли удалять эти значения? После их удаления в наборе данных не будет постоянного временного интервала между выборками.
Краткий ответ – да.
Для более подробного ответа вам следует прочитать эту статью, которую я также недавно читал (благодарю других пользователей здесь).
Ответ или решение
Удаление значительных объемов данных, содержащих нулевые или отсутствующие значения, в модели временных рядов — это сложная задача, которая требует тщательного анализа. Давайте рассмотрим основные аспекты этого вопроса.
Оценка данных
-
Анализ данных: Прежде всего, нужно провести глубинный анализ вашей временной серии. Если 90% ваших данных — это нули или отсутствующие значения, стоит понять, почему это происходит. Возможно, данные недоступны из-за ошибок при сборе, либо это естественное свойство исследуемого явления.
-
Сохранение структуры временного ряда: Удаление пропусков может привести к искажению временной структуры. Без постоянного временного интервала ваш ряд может потерять важную информацию о динамике. Проверьте, учитывается ли порядок временных меток после удаления значений.
Альтернативные методы
Вместо простого удаления отсутствующих значений, рассмотрите другие подходы:
-
Импутация данных: Вы можете заполнить пропуски, используя различные методы, такие как линейная интерполяция, медианное или среднее значение по временным интервалам, а также более сложные методы, такие как KNN или регрессия.
-
Модели, устойчивые к пропускам: Некоторые модели могут работать с пропущенными значениями без необходимости удаления. Например, определенные алгоритмы машинного обучения могут игнорировать или среднеарифметически учитывать отсутствующие наблюдения.
Влияние на анализ
-
Потеря информации: Удаление большого количества данных, особенно в случае временных рядов, может привести к потере важной информации. Если данные содержат важные временные паттерны, их удаление может исказить результаты анализа и сделать модель менее точной.
-
Оценка эффективности модели: Если вы всё же приняли решение удалить пропуски, обязательно проверьте, как это повлияло на качество модели. Используйте методы валидации, чтобы оценить, не ухудшилась ли предсказательная способность модели из-за удаления значительной части данных.
Заключение
В общем, хотя удаление нулевых или отсутствующих значений может показаться удобным решением, важно весомо подходить к этому вопросу. Используйте внимательный анализ, учитывайте альтернативные методы и не забывайте о возможных последствиях для структуры данных. Изучив подходы к обработке пропусков и экспериментируя с различными методами, вы сможете найти оптимальный способ работы с вашими временными рядами.