名古屋のITエンジニア向け研修会社。時系列データを補完する方法について、丁寧に解説していきます。時系列データとは、時間とともに変化するデータのことです。株価や気温、人口の推移などがこれに該当します。このようなデータには時折、欠損値(データが抜けている部分)が存在します。この欠損値を補うことを「時系列データの補完」と呼びます。データが欠損していると、分析や予測の精度が低下してしまうため、補完は非常に重要なステップです。具体的にどのような方法があるか、順番に見ていきましょう。Interpolation)線形補間は、2つの既存データの間を直線でつなぎ、その間の欠損データを補完する方法です。ある日の気温が10度、翌日が12度だった場合、その間の欠損データは単純に11度とする、といった考え方です。この方法は非常にシンプルで計算も容易ですが、欠損箇所が連続していたり、データが急激に変動する場合には正確な結果を得にくいことがあります。Average)移動平均は、周囲のデータの平均値を使って欠損値を補完する方法です。前後3日間の気温の平均値を使って、その間の欠損値を補完します。することで、急激な変動に影響されずにスムーズな補完が可能です。この方法は、データの「ノイズ」を除去し、トレンドを強調するのに向いていますが、急激な変化を捉えられないため、動きの激しいデータにはあまり向いていません。Interpolation)スプライン補完は、線形補間の発展版で、データの間を滑らかな曲線で補完する方法です。単純な直線ではなく、自然な曲線を使うため、データが急激に変化する場合でも対応できることが多いです。この方法は特に、複雑なパターンを持つ時系列データに有効ですが、欠損部分が長い場合や、データが非常にノイズを含む場合には不安定な結果を生むこともあります。Fill)前方補完と後方補完は、欠損値を直前または直後の値で埋める方法です。ある日のデータが欠損している場合、その前日の値で埋める(前方補完)か、翌日の値で埋める(後方補完)といった具合です。非常にシンプルな方法ですが、長期間の欠損や、データが変動している場合には正確さに欠けることがあります。時系列モデルを使って欠損値を予測する方法です。代表的なものに「ARIMAモデル」や「指数平滑法」などがあります。これらのモデルは、データの過去の傾向に基づいて将来の値を予測するため、欠損箇所を補完するのに非常に有効です。直近のデータに重みをおいて未来の値を予測する手法です。最近では、機械学習アルゴリズムを使った時系列データの補完も一般的です。Neighbors)」や「ランダムフォレスト」などが使われます。これらの方法は、欠損部分の周囲のデータを学習し、そのパターンに基づいて補完を行います。k近傍法では、周囲のデータ点を参照して、最も似たパターンのデータを補完します。ランダムフォレストは、多数の決定木を組み合わせて欠損値を予測する強力な手法です。時系列データの補完には、さまざまな方法があり、それぞれにメリットとデメリットがあります。補完方法を選ぶ際には、データの特性、欠損箇所の大きさ、分析の目的などを考慮することが重要です。シンプルな手法から試し、データの傾向をつかんだ後、複雑な手法を導入するのが良いでしょう。今後さらに学習を深めるためには、各手法の具体的な実装を試しつつ、特に機械学習を使った手法や時系列モデルについての理解を深めていくと良いでしょう。実際のデータセットを使った補完を試みることで、手法ごとの違いや効果を実感できるはずです。