时间序列中的缺失值可以显着影响数据完整性和分析的准确性。随着时间序列数据通常用于经济学，金融和环境科学等领域，理解和解决这些差距对于明智的决策至关重要。缺少的数据会导致偏见的结果和误解，这对于数据科学家制定处理策略至关重要。在本文中，我们将探讨时间序列中缺失值的性质，缺少数据的类型以及有效管理这些挑战的各种方法。
时间序列中的缺少值是什么？
当时间序列中缺少特定点的数据时，就会发生丢失值，从而破坏了数据集的连续性和可靠性。这种情况可能出于多种原因，例如设备故障，丢失的记录，或仅仅是因为某些值未经常测量。识别和解决这些缺失值对于准确的数据分析和有效的建模至关重要。
缺少数据的类别
了解丢失数据的不同类别有助于选择正确的策略来处理它们。
完全失踪（MCAR）
MCAR类别是指数据缺失完全独立于任何观察到的或未观察到的值的情况。这意味着缺少值没有系统的模式，因此在数据分析中更容易处理。
MCAR的含义是，如果丢失的数据确实是随机的，则不会将偏见引入分析中，从而使分析师能够对其结果充满信心。
随机缺少（3月）
MAR建议丢失与观察到的数据有关，但丢失数据本身无关。例如，如果老年人对调查的反应较小，则缺失的反应可能与他们的年龄有关。
解决MAR通常涉及使用统计方法来解释观察到的数据，从而提供更可靠的推论而没有实质性偏见的风险。
丢失不是随机（mnar）
当丢失取决于丢失数据本身的值时，就会发生mnar。如果不适当处理，这种情况可能会导致重大偏见。
MNAR的一个例子是一项医学研究，其中患有严重条件的患者可能会退出，从而导致最关键病例的数据不完整。 MNAR的分析方法通常需要高级技术或假设，并且可能包括敏感性分析以了解缺失数据的影响。
处理缺失值
解决缺失值需要仔细评估情况。根据缺失数据的程度和性质，不同的策略可能是适当的。
评估缺失值的大小
在决定采取行动过程之前，必须评估缺失数据的程度。了解缺少多少数据可以指导是算，删除还是忽略特定值。
忽略缺失值
在某些情况下，忽略某些丢失的数据可能是可以接受的，尤其是在占数据集的一小部分时。
建立标准（例如阈值百分比）可以帮助确定何时可以安全地忽略丢失值而不会损害整体分析质量。
消除变量
在处理具有许多缺失值的数据时，一种方法是排除显示大量缺失的整个变量。
此过程的指南涉及检查数据，以确定变量很少，贡献了很少的信息并理解其影响，尤其是关于分析中因变量的变量。
删除案例
缺少值的删除情况（观察）是另一种常见方法。但是，如果丢失的数据是系统的，此方法可以大大降低数据集大小，并可能引入偏差。
在选择此策略时，在分析中，权衡损失的案件数量与偏见的潜力很重要。
插补
插补涉及根据现有数据预测和填充缺失值。常见方法包括平均值，中值或模式插补，以及更复杂的技术（例如多个插补）。
插补的优点是很大的，因为它们允许保留数据集大小，并有可能产生更强大的分析。
回归方法
使用回归技术预测缺失值是一种强大的插补方法。通过对变量之间的关系进行建模，分析师可以根据已知数据估算缺失值。
但是，必须认识到回归方法的局限性，包括过度拟合风险和线性关系的假设至关重要。
k-nearest邻居（KNN）
KNN是通过检查与附近数据点的相似性来预测缺失值的另一种流行方法。
可以使用不同的距离指标来评估哪些邻居最相关，尽管KNN可以有效，但它也带来了诸如计算复杂性和对数据中噪声的敏感性之类的挑战。
