시계열 데이터 결측치(missing value) 처리법은 여러 가지 방법이 있으며, 주요한 방법들은 다음과 같다.
대치법 (Imputation)
결측치를 대체하는 값으로 기존 데이터를 수정하는 방법. 대치법은 여러 하위 유형으로 나눌 수 있다.
- 평균 대치법: 결측치를 해당 변수의 평균 값으로 대체
- 중앙값 대치법: 결측치를 해당 변수의 중앙값으로 대체
- 최빈값 대치법: 결측치를 해당 변수의 최빈값으로 대체
- 마지막 관측값 대치법: 결측치를 직전의 관측값으로 대체
보간법 (Interpolation)
결측치 양쪽의 데이터를 이용하여 결측치를 추정하는 방법. 주로 시계열 데이터에 사용되며, 다양한 보간법이 있다.
- 선형 보간법: 결측치 양쪽의 데이터를 선형 함수로 연결하여 결측치를 추정한다.
- 스플라인 보간법: 결측치 양쪽의 데이터를 스플라인 함수로 연결하여 추정한다. 스플라인은 일반적으로 2차, 3차 다항식으로 표현되며, 부드러운 곡선을 형성한다.
- 시계열 분해를 이용한 보간법: 시계열 데이터의 계절성과 추세를 분해하여 결측치를 추정한다.
누락 데이터 삭제
결측치가 포함된 행이나 열을 삭제하는 방법. 이 방법은 데이터 손실이 있을 수 있으므로, 결측치가 많지 않은 경우에만 사용하는 것이 좋다.
이동 평균 (Moving Average)
결측치 주변의 데이터를 평균하여 결측치를 추정하는 방법. 여러 종류의 이동 평균 방법이 있다.
- 단순 이동 평균: 결측치 주변 일정 기간의 데이터 평균을 사용하여 결측치를 추정한다.
- 가중 이동 평균: 결측치에 가까운 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 평균을 계산하고 결측치를 추정한다.
- 지수 이동 평균: 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여하는 가중 이동 평균의 변형인데, 시계열 데이터의 추세를 반영하기 때문에 일반적으로 장기 패턴이 있는 시계열 데이터에서 더 우수한 성능을 보인다.
결측치 처리 방법을 선택할 때는 데이터의 특성, 결측치의 양, 그리고 분석 목적 등을 고려해야 한다. 가장 적절한 결측치 처리 방법은 데이터와 상황에 따라 다를 수 있으므로, 여러 방법을 시도해 보고 결과를 비교하는 것이 좋다. 또한 결측치 처리 후에는 처리된 데이터의 품질을 평가하고, 필요한 경우 추가적인 전처리 작업을 수행해야 한다.
