Los valores faltantes en las series temporales pueden afectar significativamente la integridad de los datos y la precisión de los análisis. Con los datos de series de tiempo que a menudo se utilizan en áreas como la economía, las finanzas y la ciencia ambiental, la comprensión y la abordación de estas brechas es crucial para la toma de decisiones informadas. Los datos faltantes pueden conducir a resultados sesgados y interpretaciones erróneas, por lo que es vital que los científicos de datos desarrollen estrategias para manejarlos. En este artículo, exploraremos la naturaleza de los valores faltantes en las series de tiempo, los tipos de datos faltantes y varios enfoques para gestionar de manera efectiva estos desafíos.
¿Cuáles son los valores faltantes en las series de tiempo?
Los valores faltantes ocurren cuando hay una falta de datos para puntos específicos en una serie temporal, interrumpiendo la continuidad y la confiabilidad del conjunto de datos. Esto puede suceder por una variedad de razones, como el mal funcionamiento del equipo, los registros perdidos o simplemente porque algunos valores no se miden de manera rutinaria. Identificar y abordar estos valores faltantes es esencial para el análisis de datos preciso y el modelado efectivo.
Categorías de datos faltantes
Comprender las diferentes categorías de datos faltantes ayuda a elegir la estrategia correcta para manejarlos.
Falta completamente al azar (MCAR)
La categoría MCAR se refiere a situaciones en las que la falta de datos es completamente independiente de los valores observados o no observados. Esto significa que no hay un patrón sistemático en los valores faltantes, lo que facilita el manejo del análisis de datos.
La implicación de MCAR es que si los datos faltantes son aleatorios, no introducirá un sesgo en el análisis, lo que permite a los analistas proceder con confianza en sus resultados.
Falta al azar (mar)
Mar sugiere que la falta de falta está relacionada con los datos observados, pero no con los datos faltantes en sí. Por ejemplo, si las personas mayores tienen menos probabilidades de responder a una encuesta, las respuestas faltantes pueden estar relacionadas con su edad.
Abordar Mar generalmente implica el uso de métodos estadísticos que explican los datos observados, proporcionando así inferencias más confiables sin el riesgo de sesgo sustancial.
No falta al azar (MNAR)
MNAR ocurre cuando la falta de falta depende del valor de los datos faltantes. Esta situación puede conducir a sesgos significativos si no se maneja adecuadamente.
Un ejemplo de MNAR es un estudio médico donde los pacientes con afecciones severas pueden ser más propensas a abandonar, lo que lleva a datos incompletos sobre los casos más críticos. Los enfoques analíticos para MNAR a menudo requieren técnicas o supuestos avanzados y pueden incluir análisis de sensibilidad para comprender el impacto de los datos faltantes.
Manejo de valores faltantes
Abordar los valores faltantes requiere una evaluación cuidadosa de la situación. Las diferentes estrategias pueden ser apropiadas dependiendo de la extensión y la naturaleza de los datos faltantes.
Evaluar la magnitud de los valores faltantes
Es esencial evaluar el alcance de los datos faltantes antes de decidir sobre un curso de acción. Comprender cuánto falta de datos puede guiar si imputar, eliminar o ignorar valores específicos.
Ignorando los valores faltantes
En algunos escenarios, podría ser aceptable ignorar ciertos datos faltantes, particularmente si constituye un pequeño porcentaje del conjunto de datos.
Establecer criterios como un porcentaje umbral puede ayudar a determinar cuándo es seguro pasar por alto los valores faltantes sin comprometer la calidad general del análisis.
Eliminando variables
Cuando se trata de datos que tienen numerosos valores faltantes, un enfoque es excluir variables enteras que muestren una falta sustancial.
Las pautas para este proceso implican examinar los datos para identificar variables que contribuyan con poca información y comprendan su impacto, especialmente en relación con las variables dependientes en su análisis.
Eliminar casos
Eliminar casos (observaciones) con valores faltantes es otro enfoque común. Sin embargo, este método puede reducir significativamente el tamaño del conjunto de datos y puede introducir un sesgo si los datos faltantes son sistemáticos.
Es importante sopesar el número de casos perdidos contra el potencial de sesgo en sus análisis al optar por esta estrategia.
Imputación
La imputación implica predecir y completar los valores faltantes basados en los datos existentes. Los métodos comunes incluyen imputación media, mediana o modo, así como técnicas más sofisticadas como la imputación múltiple.
Las ventajas de la imputación son sustanciales, ya que permiten la preservación del tamaño del conjunto de datos y el potencial para producir análisis más sólidos.
Métodos de regresión
Usar técnicas de regresión para predecir los valores faltantes es un poderoso método de imputación. Al modelar la relación entre variables, los analistas pueden estimar los valores faltantes basados en los datos conocidos.
Sin embargo, es crucial reconocer las limitaciones de los métodos de regresión, incluidos los riesgos de sobreajuste y la suposición de relaciones lineales.
K-Nearsest Neighbours (KNN)
KNN es otro método popular para predecir los valores faltantes al examinar las similitudes con puntos de datos cercanos.
Se pueden emplear diferentes métricas de distancia para evaluar qué vecinos son más relevantes, y aunque KNN puede ser efectivo, también viene con desafíos como la complejidad computacional y la sensibilidad al ruido en los datos.
