Fehlende Werte in Zeitreihen können die Datenintegrität und die Genauigkeit von Analysen erheblich beeinflussen. Da Zeitreihen häufig in Bereichen wie Wirtschaft, Finanzen und Umweltwissenschaften verwendet werden, ist das Verständnis und die Bekämpfung dieser Lücken für fundierte Entscheidungen von entscheidender Bedeutung. Fehlende Daten können zu voreingenommenen Ergebnissen und Fehlinterpretationen führen, was es für Datenwissenschaftler von entscheidender Bedeutung macht, Strategien für den Umgang mit ihnen zu entwickeln. In diesem Artikel werden wir die Art der fehlenden Werte in Zeitreihen, die Arten fehlender Daten und verschiedene Ansätze zur effektiven Verwaltung dieser Herausforderungen untersuchen.
Was fehlen Werte in Zeitreihen?
Fehlende Werte treten auf, wenn Daten für bestimmte Punkte in einer Zeitreihe mangelt, wodurch die Kontinuität und Zuverlässigkeit des Datensatzes gestört wird. Dies kann aus verschiedenen Gründen geschehen, wie z. B. Fehlfunktionen von Geräten, verlorenen Aufzeichnungen oder einfach, weil einige Werte nicht routinemäßig gemessen werden. Das Identifizieren und Ansprechen dieser fehlenden Werte ist für eine genaue Datenanalyse und eine effektive Modellierung von wesentlicher Bedeutung.
Kategorien fehlender Daten
Das Verständnis der verschiedenen Kategorien fehlender Daten hilft bei der Auswahl der richtigen Strategie für den Umgang mit ihnen.
Völlig zufällig fehlen (MCAR)
Die MCAR -Kategorie bezieht sich auf Situationen, in denen die Fehlern von Daten völlig unabhängig von beobachteten oder nicht beobachteten Werten ist. Dies bedeutet, dass die fehlenden Werte kein systematisches Muster haben, sodass die Datenanalyse einfacher zu behandeln ist.
Die Implikation von MCAR ist, dass die fehlenden Daten, wenn sie tatsächlich zufällig sind, keine Verzerrung in die Analyse einführen, sodass Analysten mit Vertrauen in ihre Ergebnisse vorgehen können.
Zufällig fehlen (mar)
Mar schlägt vor, dass die Fehlern mit den beobachteten Daten, nicht mit den fehlenden Daten selbst zusammenhängt. Wenn beispielsweise ältere Personen weniger wahrscheinlich auf eine Umfrage reagieren, können die fehlenden Antworten mit ihrem Alter zusammenhängen.
Bei der Behebung von MAR werden typischerweise statistische Methoden verwendet, die die beobachteten Daten berücksichtigen und so zuverlässigeren Schlussfolgerungen ohne das Risiko einer erheblichen Verzerrung liefern.
Fehlt nicht zufällig (MNAR)
MNAR tritt auf, wenn die Fehlbarkeit vom Wert der fehlenden Daten selbst abhängt. Diese Situation kann zu erheblichen Vorurteilen führen, wenn sie nicht angemessen behandelt werden.
Ein Beispiel für MNAR ist eine medizinische Studie, bei der Patienten mit schweren Erkrankungen möglicherweise eher ausfallen, was zu unvollständigen Daten zu den kritischsten Fällen führt. Analytische Ansätze für MNAR erfordern häufig fortschrittliche Techniken oder Annahmen und können Sensitivitätsanalysen umfassen, um die Auswirkungen der fehlenden Daten zu verstehen.
Umgang mit fehlenden Werten
Die Behandlung fehlender Werte erfordert eine sorgfältige Bewertung der Situation. Abhängig vom Ausmaß und der Art der fehlenden Daten können unterschiedliche Strategien angemessen sein.
Bewertung der Größe der fehlenden Werte
Es ist wichtig, das Ausmaß fehlender Daten zu bewerten, bevor sie sich für eine Vorgehensweise entscheiden. Wenn Sie verstehen, wie viel Daten fehlen, können Sie feststellen, ob bestimmte Werte unterstellt, gelöscht oder ignoriert werden sollen.
Fehlende Werte ignorieren
In einigen Szenarien ist es möglicherweise akzeptabel, bestimmte fehlende Daten zu ignorieren, insbesondere wenn dies einen kleinen Prozentsatz des Datensatzes darstellt.
Das Festlegen von Kriterien wie einem Schwellenwertprozentsatz kann dazu beitragen, zu bestimmen, wann es sicher ist, fehlende Werte zu übersehen, ohne die Qualität der Gesamtanalyse zu beeinträchtigen.
Variablen beseitigen
Bei der Behandlung von Daten, die zahlreiche fehlende Werte haben, besteht ein Ansatz darin, ganze Variablen auszuschließen, die eine wesentliche Fehlstellung aufweisen.
Bei den Richtlinien für diesen Prozess werden die Daten untersucht, um Variablen zu identifizieren, die nur wenige Informationen beitragen und deren Auswirkungen verstehen, insbesondere in Bezug auf abhängige Variablen in Ihrer Analyse.
Fälle löschen
Das Löschen von Fällen (Beobachtungen) mit fehlenden Werten ist ein weiterer häufiger Ansatz. Diese Methode kann jedoch die Datensatzgröße erheblich reduzieren und eine Verzerrung einführen, wenn die fehlenden Daten systematisch sind.
Es ist wichtig, die Anzahl der Fälle abzuwägen, die gegen das Verzerrungspotential in Ihren Analysen verloren gehen, wenn Sie sich für diese Strategie entscheiden.
Imputation
Bei der Imputation werden fehlende Werte auf der Grundlage der vorhandenen Daten vorhergesagt und ausgefüllt. Häufige Methoden sind Mittelwert, Median oder Modus -Imputation sowie ausgefeiltere Techniken wie multiple Imputation.
Die Vorteile der Imputation sind erheblich, da sie die Erhaltung der Datensatzgröße und das Potenzial zur Erzeugung robusterer Analysen ermöglichen.
Regressionsmethoden
Die Verwendung von Regressionstechniken zur Vorhersage fehlender Werte ist eine leistungsstarke Imputationsmethode. Durch Modellierung der Beziehung zwischen Variablen können Analysten fehlende Werte basierend auf den bekannten Daten schätzen.
Es ist jedoch entscheidend, die Grenzen von Regressionsmethoden zu erkennen, einschließlich Überanpassungsrisiken und der Annahme linearer Beziehungen.
K-Nearste Nachbarn (KNN)
KNN ist eine weitere beliebte Methode zur Vorhersage fehlender Werte durch Untersuchung der Ähnlichkeiten mit den Datenpunkten in der Nähe.
Es können unterschiedliche Distanzmetriken eingesetzt werden, um zu beurteilen, welche Nachbarn am relevantesten sind, und obwohl KNN wirksam sein kann, verfügt es auch über Herausforderungen wie rechnerische Komplexität und Sensibilität für Rauschen in den Daten.
