Was sind die Best Practices für die Bereinigung von Zeitreihendaten in bestimmten Domänen?

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Zeitreihendaten sind Sequenzen von Beobachtungen, die nach Zeit geordnet sind, z. B. Aktienkurse, Wettermuster oder Sensormesswerte. Sie werden häufig im maschinellen Lernen verwendet, um Trends zu analysieren, Ergebnisse zu prognostizieren oder Anomalien zu erkennen. Zeitreihendaten können jedoch auch verrauscht, unvollständig oder inkonsistent sein, was sich auf die Qualität und Leistung von Machine Learning-Modellen auswirken kann. Daher ist es wichtig, einige bewährte Methoden für die Bereinigung von Zeitreihendaten in bestimmten Domänen wie Finanzen, Gesundheit oder Technik anzuwenden. In diesem Artikel werden wir einige häufige Herausforderungen und Lösungen für die Bereinigung von Zeitreihendaten in diesen Bereichen erörtern.

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Sanjay Kumar MBA,MS,PhD

1 Domänenwissen

Einer der ersten Schritte zum Bereinigen von Zeitreihendaten besteht darin, die Domäne und den Kontext der Daten zu verstehen. Auf diese Weise können Sie die Quellen, Typen und Bedeutungen der Daten sowie die potenziellen Fehler, Ausreißer oder fehlenden Werte identifizieren, die auftreten können. Im Finanzwesen müssen Sie beispielsweise möglicherweise unterschiedliche Marktzeiten, Feiertage oder Währungsumrechnungen berücksichtigen. Im Gesundheitsbereich müssen Sie möglicherweise die physiologischen und verhaltensbezogenen Faktoren berücksichtigen, die sich auf die Daten auswirken, wie z. B. Herzfrequenz, Schlafzyklen oder Medikamenteneinnahme. In der Technik müssen Sie sich möglicherweise mit Sensorfehlern, Kalibrierungsproblemen oder Umgebungsgeräuschen auseinandersetzen. Domänenwissen kann Ihnen dabei helfen, die geeigneten Datenqualitätskriterien, Vorverarbeitungsmethoden und Validierungstechniken für Ihre Zeitreihendaten zu definieren.

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Sanjay Kumar MBA,MS,PhD
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Understanding the domain and context of time-series data is a crucial initial step in data cleaning. This knowledge helps identify data sources, types, meanings, and potential issues like errors, outliers, or missing values. For instance, in finance, it may involve accounting for market hours and currency conversions. In health, understanding physiological and behavioral factors like heart rate or medication intake is important. In engineering, considerations such as sensor failures or environmental noise may arise. Domain knowledge informs data quality criteria, preprocessing methods, and validation techniques tailored to the specific time-series data.

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2 Datenabgleich

Eine weitere Herausforderung bei der Bereinigung von Zeitreihendaten besteht darin, die Daten aus verschiedenen Quellen, Skalen oder Häufigkeiten aufeinander abzustimmen. Dadurch kann sichergestellt werden, dass die Daten über Zeit und Raum hinweg vergleichbar und konsistent sind. Im Finanzwesen müssen Sie beispielsweise möglicherweise die Daten von verschiedenen Börsen, Märkten oder Instrumenten abgleichen. In der Integrität müssen Sie möglicherweise die Daten von verschiedenen Geräten, Sensoren oder Modalitäten abgleichen. Im Engineering müssen Sie möglicherweise die Daten von verschiedenen Maschinen, Komponenten oder Prozessen abgleichen. Der Datenabgleich kann je nach Art und Zweck der Daten Resampling-, Interpolations-, Aggregations- oder Synchronisierungstechniken umfassen.

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3 Datentransformation

Eine dritte Herausforderung bei der Bereinigung von Zeitreihendaten besteht darin, die Daten so zu transformieren, dass sie besser für maschinelles Lernen geeignet sind. Dies kann das Entfernen von Rauschen, das Glätten von Trends, das Normalisieren von Werten oder das Extrahieren von Features aus den Daten umfassen. Im Finanzwesen müssen Sie beispielsweise möglicherweise Marktschwankungen entfernen, Preisbewegungen glätten, Renditen normalisieren oder Volatilitätsindikatoren aus den Daten extrahieren. In der Integrität müssen Sie möglicherweise Artefakte entfernen, Signale glätten, Messungen normalisieren oder Biomarker aus den Daten extrahieren. Im Engineering müssen Sie möglicherweise Ausreißer entfernen, Kurven glätten, Parameter normalisieren oder Muster aus den Daten extrahieren. Die Datentransformation kann je nach den Merkmalen und Zielen der Daten Filter-, Glättungs-, Skalierungs- oder Feature-Engineering-Techniken umfassen.

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Transforming time-series data is a challenge in data cleaning to make them suitable for machine learning. This process can include noise removal, trend smoothing, value normalization, or feature extraction. For instance, in finance, you might remove market fluctuations, smooth prices, normalize returns, or extract volatility indicators. In health, removing artifacts, smoothing signals, normalizing measurements, or extracting biomarkers may be necessary. In engineering, dealing with outliers, smoothing curves, normalizing parameters, or extracting patterns could be required. Data transformation employs techniques like filtering, smoothing, scaling, or feature engineering, depending on data characteristics and objectives.

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4 Imputation von Daten

Eine vierte Herausforderung bei der Bereinigung von Zeitreihendaten besteht darin, die fehlenden oder unvollständigen Daten zu imputieren. Dies kann Ihnen helfen, die Lücken zu schließen und zu vermeiden, dass wertvolle Informationen aus den Daten verloren gehen. Im Finanzwesen müssen Sie beispielsweise möglicherweise die fehlenden Preise, Volumina oder Indikatoren aus den Daten imputieren. In der Integrität müssen Sie möglicherweise die fehlenden Messwerte, Werte oder Bezeichnungen aus den Daten imputieren. Im Engineering müssen Sie möglicherweise die fehlenden Messungen, Zustände oder Ereignisse aus den Daten imputieren. Die Datenimputation kann einfache, statistische oder maschinelle Lerntechniken umfassen, abhängig von der Menge und dem Muster der fehlenden Daten.

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5 Datenauswertung

Eine letzte Herausforderung bei der Bereinigung von Zeitreihendaten besteht darin, die Datenqualität und die Auswirkungen des Reinigungsprozesses zu bewerten. Dies kann Ihnen helfen, die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Verwendbarkeit der Daten sowie die Kompromisse und Einschränkungen der Reinigungsmethoden zu bewerten. Im Finanzwesen müssen Sie beispielsweise möglicherweise die Datenqualität mithilfe von deskriptiven Statistiken, Visualisierungen oder Backtesting bewerten. Im Gesundheitswesen müssen Sie möglicherweise die Datenqualität anhand klinischer Standards, Validierungsstudien oder Benutzerfeedback bewerten. Im Engineering müssen Sie möglicherweise die Datenqualität mithilfe von Leistungsmetriken, Fehleranalysen oder Fehlererkennung bewerten. Die Datenauswertung kann quantitative, qualitative oder hybride Methoden umfassen, abhängig von den Kriterien und Ergebnissen der Daten.

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1 Domänenwissen

2 Datenabgleich

3 Datentransformation

4 Imputation von Daten

5 Datenauswertung

6 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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