Ontbrekende waarden in tijdreeksen kunnen de gegevensintegriteit en de nauwkeurigheid van analyses aanzienlijk beïnvloeden. Met tijdreeksgegevens die vaak worden gebruikt op gebieden als economie, financiën en milieuwetenschappen, is het begrijpen en aanpakken van deze hiaten cruciaal voor geïnformeerde besluitvorming. Ontbrekende gegevens kunnen leiden tot bevooroordeelde resultaten en verkeerde interpretaties, waardoor het voor datawetenschappers van vitaal belang is om strategieën te ontwikkelen om ze te behandelen. In dit artikel zullen we de aard van ontbrekende waarden in tijdreeksen, de soorten ontbrekende gegevens en verschillende benaderingen onderzoeken om deze uitdagingen effectief te beheren.
Wat ontbreken waarden in tijdreeksen?
Ontbrekende waarden treden op wanneer er een gebrek is aan gegevens voor specifieke punten in een tijdreeks, waardoor de continuïteit en betrouwbaarheid van de gegevensset wordt verstoord. Dit kan om verschillende redenen gebeuren, zoals storingen van apparatuur, verloren records, of gewoon omdat sommige waarden niet routinematig worden gemeten. Het identificeren en aanpakken van deze ontbrekende waarden is essentieel voor nauwkeurige gegevensanalyse en effectieve modellering.
Categorieën van ontbrekende gegevens
Inzicht in de verschillende categorieën van ontbrekende gegevens helpt bij het kiezen van de juiste strategie om ze te behandelen.
Volledig willekeurig ontbreken (mcar)
De MCAR -categorie verwijst naar situaties waarin de ontbrekende gegevens volledig onafhankelijk zijn van waargenomen of niet -waargenomen waarden. Dit betekent dat er geen systematisch patroon is voor de ontbrekende waarden, waardoor het gemakkelijker wordt om te verwerken in data -analyse.
De implicatie van MCAR is dat als de ontbrekende gegevens inderdaad willekeurig zijn, deze geen bias in de analyse zal introduceren, waardoor analisten met vertrouwen in hun resultaten kunnen doorgaan.
Willekeurig ontbreken (Mar)
Mar suggereert dat de ontbrekende gerelateerde gegevens is aan de waargenomen gegevens, maar niet op de ontbrekende gegevens zelf. Als oudere personen bijvoorbeeld minder snel op een enquête reageren, kunnen de ontbrekende antwoorden verband houden met hun leeftijd.
Het aanpakken van MAR omvat meestal het gebruik van statistische methoden die rekening houden met de waargenomen gegevens, waardoor betrouwbaardere conclusies worden geboden zonder het risico van substantiële vooringenomenheid.
Niet willekeurig ontbreken (mnar)
MNAR treedt op wanneer de ontbrekende afhankelijk is van de waarde van de ontbrekende gegevens zelf. Deze situatie kan leiden tot belangrijke vooroordelen als het niet op de juiste manier wordt behandeld.
Een voorbeeld van MNAR is een medisch onderzoek waarbij patiënten met ernstige aandoeningen meer kans hebben om af te vallen, wat leidt tot onvolledige gegevens over de meest kritieke gevallen. Analytische benaderingen voor MNAR vereisen vaak geavanceerde technieken of veronderstellingen en kunnen gevoeligheidsanalyses omvatten om de impact van de ontbrekende gegevens te begrijpen.
Handelen ontbrekende waarden
Het aanpakken van ontbrekende waarden vereist een zorgvuldige evaluatie van de situatie. Verschillende strategieën kunnen geschikt zijn, afhankelijk van de omvang en aard van de ontbrekende gegevens.
Evaluatie van de omvang van ontbrekende waarden
Het is essentieel om de omvang van ontbrekende gegevens te beoordelen voordat ze een manier van handelen beslissen. Inzicht in hoeveel gegevens ontbreekt, kan leiden of specifieke waarden moeten worden toegewezen, verwijderen of negeren.
Ontbrekende waarden negeren
In sommige scenario’s kan het acceptabel zijn om bepaalde ontbrekende gegevens te negeren, vooral als deze een klein percentage van de gegevensset vormt.
Het vaststellen van criteria zoals een drempelpercentage kan helpen bepalen wanneer het veilig is om ontbrekende waarden over het hoofd te zien zonder de algehele analysekwaliteit in gevaar te brengen.
Het elimineren van variabelen
Bij het omgaan met gegevens met tal van ontbrekende waarden, is een aanpak om volledige variabelen uit te sluiten die aanzienlijke ontbrekendheid vertonen.
Richtlijnen voor dit proces omvatten het onderzoeken van de gegevens om variabelen te identificeren die weinig informatie bijdragen en hun impact begrijpen, vooral met betrekking tot afhankelijke variabelen in uw analyse.
Cases verwijderen
Het verwijderen van gevallen (observaties) met ontbrekende waarden is een andere veel voorkomende benadering. Deze methode kan echter de datasetgrootte aanzienlijk verminderen en kan bias introduceren als de ontbrekende gegevens systematisch zijn.
Het is belangrijk om het aantal verloren gevallen te wegen tegen het potentieel voor bias in uw analyses bij het kiezen voor deze strategie.
Toegeven
Imputatie omvat het voorspellen en invullen van ontbrekende waarden op basis van de bestaande gegevens. Gemeenschappelijke methoden zijn onder meer gemiddelde, mediaan of modus -imputatie, evenals meer geavanceerde technieken zoals meervoudige imputatie.
De voordelen van de imputatie zijn aanzienlijk, omdat ze het behoud van de datasetgrootte en het potentieel om robuustere analyses te produceren mogelijk maken.
Regressiemethoden
Het gebruik van regressietechnieken om ontbrekende waarden te voorspellen is een krachtige imputatiemethode. Door de relatie tussen variabelen te modelleren, kunnen analisten ontbrekende waarden schatten op basis van de bekende gegevens.
Het is echter cruciaal om de beperkingen van regressiemethoden te herkennen, waaronder overfittingsrisico’s en de veronderstelling van lineaire relaties.
K-hemelse buren (KNN)
KNN is een andere populaire methode voor het voorspellen van ontbrekende waarden door overeenkomsten te onderzoeken met nabijgelegen gegevenspunten.
Verschillende afstandsstatistieken kunnen worden gebruikt om te beoordelen welke buren het meest relevant zijn, en hoewel KNN effectief kan zijn, komt het ook met uitdagingen zoals computationele complexiteit en gevoeligheid voor ruis in de gegevens.
