10、数据处理：从清理到应用的全面指南

数据处理：从清理到应用的全面指南

1. 数据校正：通胀调整与金融时间序列处理

在处理数据时，通胀调整是一项重要的校正工作。货币具有时间价值，通常今天的一美元比一年后的一美元更有价值，利率是对未来美元进行贴现的合理方式。通胀率通过跟踪一篮子物品的价格变化来估算，它能使美元的购买力在不同时间得以标准化。如果在模型中使用未调整的价格，且时间跨度较大，很可能会引发问题。

例如，曾有学生发现股票价格和石油价格在三十年的时间里存在很强的相关性，于是尝试将股票价格用于商品预测模型。但这两种商品的价格都以美元计价，且未进行通胀调整。实际上，当不进行通胀校正时，几乎任何一对物品的价格时间序列都会在一段时间内呈现出很强的相关性。

为了更有意义地表示价格随时间的变化，使用回报率可能比价格差值更合适。回报率的计算公式为：
[ r_i = \frac{p_{i + 1} - p_i}{p_i} ]
这种方式类似于百分比变化，而且对该比率取对数后，收益和损失的表示更加对称。

金融时间序列还有许多其他细微之处需要清理。以股票分红为例，很多股票会在每年的特定日期向股东发放定期股息。比如，微软计划在1月16日支付每股2.50美元的股息。如果你在当天开盘时持有微软的股票，你将收到这笔股息，但股息发放后，股票价值会立即下降2.50美元。这种价格下降对股东来说并非实际损失，但在处理数据时，需要将股息因素考虑到股票价格中。否则，使用未校正价格数据训练的模型可能会在股票发放股息前就卖出股票，并错误地认为自己的决策很明智。

2. 处理缺失值

并非所有数据集都是完整的，数据清理的一个重要方面是识别缺失数据的字段，并进行适当的补偿。例如，对于一个