15、时间序列数据特征处理与建模实践

时间序列数据特征处理与建模实践

在处理时间序列数据时，我们会面临诸多挑战，如数据缺失、特征选择和建模方法的选择等。本文将围绕时间序列数据的特征处理、数据插补、特征工程以及模型构建等方面展开讨论，并通过实际案例进行分析。

1. 时间滞后特征与数据插补

在分析时间序列数据时，使用过去版本的特征值作为时间滞后特征是一种常见的方法。然而，由于数据中存在大量缺失值，我们需要对其进行插补。

1.1 数据可视化与缺失值情况

以墨西哥尤卡坦州的梅里达市为例，通过特征热力图可视化历史特征。目标变量为人口的对数，值为 5.986（对应 970,376 人）。热力图中的棋盘模式表示缺失值，整体上 42%的历史特征需要插补。通过 k-Means 聚类将特征离散化为最多六个区间进行可视化，不同颜色表示不同的聚类区间，缺失值用红色表示。分析十个城市的数据发现，关系计数（热力图第一列）在不同版本间变化较大，而目标人口（热力图最后一列）似乎保持在相同范围内。同时，“seeAlso”特征在所有年份均缺失，这是一个较大的损失，因为在之前的分析中该特征具有一定的信息价值。

1.2 时间戳数据插补

时间戳数据的插补与一般插补有所不同，我们可以利用特征在不同时间的值来近似其缺失值。但需要注意避免插补过程中的假设主导建模结论，因为插补数据可能会产生比正常数据更强且易于捕捉的信号。一种较为原则性的插补方法是训练自定义机器学习模型，利用可用特征作为输入来预测缺失特征的值。在时间戳数据中，自回归模型可用于基于先前数据预测缺失数据。为了简化操作，我们可以重复缺失特征的最后已知值，并优先选择较早的值。在插补的 1100 万个特征值中，16%使用过去的值进行插补，84