時系列データは、日々のビジネス上の分析やログ分析において重要な情報源です。しかし、時系列データを分析する前に、データの品質を向上させるために前処理が必要です。本記事では、時系列データの前処理に焦点を当て、欠損処理、外れ値処理、フィルタリング、リサンプリングなどの方法を解説します。
欠損処理
時系列データにはしばしば欠損値が含まれています。これらの欠損値を適切に処理しないと、分析結果が歪んでしまう可能性があります。欠損処理の方法には以下のようなものがあります。
- 欠損値の削除: 欠損値を含むデータポイントを削除する方法です。ただし、大量のデータが失われる可能性があります。
- 欠損値の補完: 欠損値を他のデータポイントから推測して補完する方法です。代表的な手法として、平均値、中央値、直前の値などがあります。
外れ値処理
時系列データに外れ値（異常値）が含まれる場合、これらの外れ値が分析結果に影響を及ぼす可能性があります。外れ値処理の方法には以下のようなものがあります。
フィルタリング
時系列データにノイズが含まれている場合、信号を取り出すためにフィルタリングが必要です。一般的なフィルタリング手法には、移動平均フィルタなどがあります。これらの手法は、データの平滑化やトレンドの抽出に役立ちます。以下では、フィルタリングの具体的な処理についていくつかの方法を説明します。
移動平均フィルタ (Moving Average Filter)
移動平均フィルタは、時系列データの各データポイントを周囲のデータポイントの平均値で置き換える方法です。これにより、データのノイズを平滑化し、トレンドを抽出することができます。移動平均の窓幅（ウィンドウサイズ）を調整することで、平滑化の度合いを調整できます。一般的な移動平均には、単純移動平均（SMA）や指数移動平均（EMA）などがあります。
ローパスフィルタ (Low-Pass Filter)
ローパスフィルタは、高周波数成分を除去し、低周波数成分を通過させるフィルタです。これにより、ノイズの影響を減少させることができます。一般的なローパスフィルタには、バターワースフィルタやガウシアンフィルタなどがあります。
ハイパスフィルタ (High-Pass Filter)
ハイパスフィルタは、低周波数成分を除去し、高周波数成分を通過させるフィルタです。これにより、データの高周波数成分を強調することができます。ノイズが低周波数成分として現れる場合、ハイパスフィルタは有用です。
メディアンフィルタ (Median Filter)
メディアンフィルタは、各データポイントをその周囲のデータポイントの中央値で置き換える方法です。外れ値に対して頑健であり、パルスノイズなどの一時的な異常値を除去するのに役立ちます。
カルマンフィルタ (Kalman Filter)
カルマンフィルタは、動的システムの状態推定に使用されるフィルタで、時系列データの平滑化と予測に適しています。カルマンフィルタはシステムのモデルを使用してノイズを最小化し、状態を推定します。
リサンプリング
時系列データのサンプリング周期を変更することをリサンプリングと呼びます。リサンプリングは、データのサイズを変更する場合や、異なる時間スケールでの分析が必要な場合に役立ちます。一般的なリサンプリング手法には、アップサンプリング（データを細かい時間間隔に変更する）とダウンサンプリング（データを大まかな時間間隔に変更する）があります。
その他の前処理手法として、データの正規化、時系列データの特徴量エンジニアリング、トレンドおよび季節性の除去などがあります。これらの手法を組み合わせて、時系列データの品質を向上させ、より正確な分析結果を得ることができます。データ分析プロジェクトにおいて、適切な前処理は成功の鍵となります。データ解析を学習には下記のようなサイトが有効です。
