Salutare tuturor,
Îmi tot revin asupra unui aspect care pare să apară constant în analizele noastre, mai ales când vine vorba de modele predictiv-analitice sau date cu serii de timp: datele lipsă din LTD (probabil ați înțeles la ce mă refer, nu neapărat în sens strict statistic, cât în practică). Cum abordați voi situația asta? Sunt curios să aflu dacă există strategii sau perspective pe care nu le-am considerat încă.
Mulțumesc anticipat pentru orice contribuție.
Anca: Salut Geanina,
Foarte bun punct ridicat! E o provocare clasică, frustrantă chiar uneori, dar și o oportunitate să ne arătăm creativitatea în prelucrarea datelor.
Eu, personal, am folosit o combinație de tehnici, în funcție de contextul specific al datelor și de numărul/tipul de valori lipsă.
- Analiză exploratorie amănunțită: Primul pas e să înțelegi unde și de ce lipsesc datele. Sunt aleatoare (MCAR, MAR) sau sunt legate de valoarea în sine sau de alte variabile (MNAR)? Asta influențează mult strategia. Dacă e un pattern clar, probabil nu vrei să o „umpli” superficial.
- Metode clasice de imputare:
* Media/Mediana/Modul: Pentru date numerice sau categorice, când lipsa e minimă și aleatoare. Nu recomand pe termen lung, pentru că distorsionează varianța și poate introduce bias.
* Imputarea simplă în serii de timp: De exemplu, forward fill (preia ultima valoare validă) sau backward fill (preia următoarea). E util în situații unde se presupune că valoarea rămâne constantă pe o perioadă scurtă.
* Interpolarea liniară: Bună pentru serii de timp, când se presupune o creștere/scădere lină între punctele cunoscute.
- Metode mai avansate:
* Imputarea bazată pe modele (regresie, k-NN): Aici folosești alte variabile din setul tău de date pentru a „prezice” valoarea lipsă. k-NN e destul de intuitiv – găsești k vecini similari și imputezi cu media lor sau cu modul. Modelele de regresie pot fi mai precise dacă ai relații clare.
* Algoritmi specifici pentru serii de timp: Unele biblioteci (gen fancyimpute în Python, sau funcționalități în Prophet de la Facebook, de exemplu) au implementări pentru imputare specifică seriilor de timp, uneori chiar luând în considerare sezonalitatea.
* Imputare multiplă (Multiple Imputation): Asta e o tehnică mai robustă, unde creezi mai multe seturi de date sintetice, fiecare cu valorile lipsă completate diferit, și apoi agreghezi rezultatele. E mai complexă, dar oferă estimări mai corecte ale incertitudinii.
Când merită să „umpli” și când e mai bine să elimini?
* Eliminare: Dacă lipsesc multe date (>50-70% din observații sau o variabilă) sau dacă „lipsa” în sine are o semnificație importantă (ex: o acțiune care nu s-a întâmplat). Sau dacă imputarea ar introduce prea mult zgomot.
* Imputare: Când procentul de date lipsă e mic, mai ales distribuite aleator, și când eliminarea ar afecta drastic setul de date sau ar rupe structura (serială). De asemenea, când eliminarea ar duce la pierderea de informații valoroase din alte variabile.
Personal, în modele predictive, încerc să evit pe cât posibil imputarea simplistă (medie/mediană) pe serii lungi de timp, pentru că poate „netezi” prea mult datele și modelul nostru nu va mai capta volatilitatea reală. Prefer să investesc timp în înțelegerea cauzei și, dacă e cazul, să folosesc metode mai sofisticate.
Curioasă să aflu și eu de la alții ce abordări au și cum au validat succesul imputării!
Pa!
Anca