تکمیل داده‌های گمشده

تکمیل داده‌های گمشده

تکمیل داده‌های گمشده (Missing Data Imputation) یکی از چالش‌های رایج در زمینه تحلیل داده و یادگیری ماشین است. داده‌های گمشده می‌توانند به دلایل مختلفی از جمله خطای انسانی، نقص در جمع‌آوری داده‌ها، یا عدم پاسخگویی در نظرسنجی‌ها ایجاد شوند. وجود داده‌های گمشده می‌تواند به طور قابل توجهی بر کیفیت مدل‌های پیش‌بینی و نتایج تحلیل آماری تأثیر بگذارد. بنابراین، تکمیل داده‌های گمشده به منظور حفظ یکپارچگی و دقت داده‌ها ضروری است. این مقاله به بررسی روش‌ها و تکنیک‌های مختلف برای تکمیل داده‌های گمشده می‌پردازد و بر گزینه‌های دو حالته و کاربردهای آن‌ها تمرکز می‌کند.

چرا داده‌ها گم می‌شوند؟

قبل از پرداختن به روش‌های تکمیل داده‌ها، مهم است که دلایل بروز داده‌های گمشده را درک کنیم. این دلایل را می‌توان به سه دسته اصلی تقسیم کرد:

• گم شدن کاملاً تصادفی (Missing Completely at Random - MCAR): در این حالت، احتمال گم شدن داده‌ها به هیچ یک از متغیرهای موجود در مجموعه داده وابسته نیست. به عنوان مثال، یک نقص تصادفی در دستگاه جمع‌آوری داده‌ها می‌تواند باعث گم شدن داده‌ها شود.
• گم شدن تصادفی (Missing at Random - MAR): در این حالت، احتمال گم شدن داده‌ها به متغیرهای دیگر موجود در مجموعه داده وابسته است، اما نه به خود متغیر گمشده. به عنوان مثال، اگر درآمد افراد در یک نظرسنجی به طور کامل گزارش نشود، احتمال گم شدن داده‌ها ممکن است به سطح تحصیلات آن‌ها وابسته باشد.
• گم شدن غیر تصادفی (Missing Not at Random - MNAR): در این حالت، احتمال گم شدن داده‌ها به خود متغیر گمشده وابسته است. به عنوان مثال، افراد با درآمد بسیار بالا یا بسیار پایین ممکن است تمایلی به گزارش درآمد خود نداشته باشند.

تشخیص نوع گم شدن داده‌ها برای انتخاب روش مناسب تکمیل داده‌ها بسیار مهم است.

روش‌های اولیه تکمیل داده‌های گمشده

چندین روش ساده برای تکمیل داده‌های گمشده وجود دارد:

• حذف موارد (Listwise Deletion): ساده‌ترین روش، حذف تمام مواردی است که دارای داده‌های گمشده هستند. این روش تنها در صورتی مناسب است که تعداد داده‌های گمشده بسیار کم باشد و گم شدن داده‌ها کاملاً تصادفی باشد. در غیر این صورت، حذف موارد می‌تواند منجر به سوگیری در نتایج شود.
• حذف متغیرها (Pairwise Deletion): در این روش، تنها مواردی که در یک تحلیل خاص دارای داده‌های گمشده هستند حذف می‌شوند. این روش می‌تواند از حذف تعداد زیادی از داده‌ها جلوگیری کند، اما ممکن است منجر به نتایج متناقض شود.
• تکمیل با مقدار ثابت (Constant Imputation): در این روش، داده‌های گمشده با یک مقدار ثابت مانند صفر، میانگین، یا میانه جایگزین می‌شوند. این روش ساده است، اما می‌تواند منجر به کاهش واریانس و تحریف توزیع داده‌ها شود.

روش‌های پیشرفته تکمیل داده‌های گمشده

روش‌های پیشرفته‌تری برای تکمیل داده‌های گمشده وجود دارند که می‌توانند نتایج بهتری ارائه دهند:

• تکمیل با میانگین/میانه/مد (Mean/Median/Mode Imputation): این روش‌ها با استفاده از میانگین، میانه یا مد مقادیر موجود، داده‌های گمشده را تکمیل می‌کنند. این روش‌ها ساده و سریع هستند، اما می‌توانند منجر به کاهش واریانس و تحریف توزیع داده‌ها شوند.
• تکمیل با رگرسیون (Regression Imputation): در این روش، از یک مدل رگرسیونی برای پیش‌بینی داده‌های گمشده بر اساس سایر متغیرهای موجود استفاده می‌شود. این روش می‌تواند نتایج بهتری نسبت به تکمیل با مقدار ثابت ارائه دهد، اما به دقت مدل رگرسیونی بستگی دارد.
• تکمیل با k نزدیک‌ترین همسایه (k-Nearest Neighbors Imputation - KNN): این روش، k نزدیک‌ترین همسایه به مورد دارای داده‌ی گمشده را پیدا می‌کند و مقدار گمشده را با استفاده از میانگین یا میانه مقادیر همسایگان تکمیل می‌کند. این روش می‌تواند نتایج خوبی ارائه دهد، اما به انتخاب مقدار مناسب k بستگی دارد.
• تکمیل چندگانه (Multiple Imputation - MI): این روش، چندین مجموعه داده‌ی کامل را با استفاده از روش‌های آماری ایجاد می‌کند. سپس، تحلیل‌ها بر روی هر مجموعه داده‌ی کامل انجام می‌شود و نتایج با استفاده از روش‌های ترکیبی ترکیب می‌شوند. این روش پیچیده‌تر است، اما می‌تواند نتایج دقیق‌تری ارائه دهد.

گزینه‌های دو حالته (Two-Mode Options) در تکمیل داده‌های گمشده

گزینه‌های دو حالته به رویکردهایی اشاره دارند که در آن‌ها، به جای یک مقدار واحد برای تکمیل داده‌های گمشده، دو یا چند گزینه در نظر گرفته می‌شود. این گزینه‌ها می‌توانند بر اساس تحلیل‌های مختلف، مدل‌های مختلف یا سناریوهای مختلف ایجاد شوند.

• تکمیل با استفاده از مدل‌های احتمالی (Probabilistic Models): در این روش، به جای یک مقدار واحد، یک توزیع احتمالی برای داده‌های گمشده ایجاد می‌شود. این توزیع نشان‌دهنده عدم قطعیت در مورد مقدار واقعی داده‌های گمشده است.
• تکمیل با استفاده از شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks): شبکه‌های بیزی می‌توانند برای مدل‌سازی روابط بین متغیرها و تکمیل داده‌های گمشده استفاده شوند. این روش به ویژه برای داده‌های گم شده به صورت غیر تصادفی (MNAR) مفید است.
• تکمیل با استفاده از درخت‌های تصمیم (Decision Trees): می‌توان از درخت‌های تصمیم برای پیش‌بینی داده‌های گمشده بر اساس سایر متغیرها استفاده کرد. این روش می‌تواند نتایج خوبی ارائه دهد، به ویژه اگر روابط بین متغیرها غیرخطی باشد.
• تکمیل با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM): ماشین‌های بردار پشتیبان نیز می‌توانند برای پیش‌بینی داده‌های گمشده استفاده شوند. این روش به ویژه برای داده‌های با ابعاد بالا مفید است.

ارزیابی روش‌های تکمیل داده‌های گمشده

پس از تکمیل داده‌های گمشده، مهم است که کیفیت نتایج را ارزیابی کنید. چندین روش برای ارزیابی روش‌های تکمیل داده‌های گمشده وجود دارد:

• مقایسه توزیع داده‌ها قبل و بعد از تکمیل: بررسی کنید که آیا توزیع داده‌ها پس از تکمیل تغییر کرده است یا خیر.
• محاسبه معیارهای آماری: محاسبه معیارهایی مانند میانگین، واریانس، و انحراف معیار قبل و بعد از تکمیل و مقایسه آن‌ها.
• استفاده از داده‌های آزمون: اگر مجموعه داده‌ای جداگانه برای آزمون وجود دارد، می‌توانید از آن برای ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی که با استفاده از داده‌های تکمیل شده آموزش داده شده‌اند استفاده کنید.
• تحلیل حساسیت: بررسی کنید که چگونه تغییر در روش تکمیل داده‌ها بر نتایج تحلیل‌ها تأثیر می‌گذارد.

کاربردها و مثال‌ها

تکمیل داده‌های گمشده در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد:

• پزشکی: تکمیل داده‌های گمشده در سوابق پزشکی برای بهبود تشخیص و درمان بیماری‌ها.
• بازاریابی: تکمیل داده‌های گمشده در اطلاعات مشتریان برای هدف‌گذاری تبلیغات و بهبود بازاریابی.
• مالی: تکمیل داده‌های گمشده در اطلاعات مالی برای ارزیابی ریسک و پیش‌بینی بازده.
• علوم اجتماعی: تکمیل داده‌های گمشده در نظرسنجی‌ها برای بهبود دقت نتایج.

به عنوان مثال، در یک مجموعه داده مربوط به تحلیل سبد خرید، ممکن است برخی از مشتریان اطلاعات مربوط به سن یا جنسیت خود را ارائه ندهند. در این حالت، می‌توان از روش‌های تکمیل داده‌های گمشده برای تخمین این مقادیر استفاده کرد و تحلیل دقیق‌تری انجام داد.

تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

در زمینه تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات، داده‌های گمشده می‌توانند در قالب قیمت‌های از دست رفته، حجم معاملات ناموجود یا داده‌های مربوط به اندیکاتورهای فنی ایجاد شوند. تکمیل این داده‌ها با استفاده از روش‌های مناسب می‌تواند به بهبود دقت تحلیل‌های تکنیکال و تصمیم‌گیری‌های معاملاتی کمک کند.

• تکمیل قیمت‌ها: روش‌هایی مانند استفاده از میانگین متحرک، رگرسیون خطی یا روش‌های درون‌یابی می‌توانند برای تکمیل قیمت‌های از دست رفته استفاده شوند.
• تکمیل حجم معاملات: تکمیل حجم معاملات می‌تواند دشوارتر باشد، اما می‌توان از روش‌هایی مانند استفاده از میانگین حجم معاملات در بازه‌های زمانی مشابه یا مدل‌های پیش‌بینی استفاده کرد.
• تکمیل اندیکاتورهای فنی: اندیکاتورهای فنی مانند MACD، RSI و Bollinger Bands اغلب به داده‌های قیمت و حجم نیاز دارند. اگر داده‌های مورد نیاز برای محاسبه این اندیکاتورها گمشده باشند، می‌توان از روش‌های تکمیل داده‌ها برای تخمین این مقادیر استفاده کرد.

استراتژی‌های مرتبط

• استراتژی میانگین‌گیری (Averaging Strategies): استفاده از میانگین قیمت‌ها یا حجم‌ها برای کاهش نویز و پر کردن شکاف‌ها در داده‌ها.
• استراتژی روند (Trend Following Strategies): شناسایی و دنبال کردن روندها در قیمت‌ها و حجم معاملات.
• استراتژی شکست (Breakout Strategies): شناسایی و معامله در زمان شکست قیمت از سطوح مقاومت یا حمایت.
• استراتژی معکوس (Reversal Strategies): شناسایی و معامله در زمان معکوس شدن روند قیمت.
• استراتژی آربیتراژ (Arbitrage Strategies): بهره‌برداری از تفاوت قیمت‌ها در بازارهای مختلف.

نتیجه‌گیری

تکمیل داده‌های گمشده یک گام مهم در فرآیند پردازش داده و تحلیل داده است. انتخاب روش مناسب برای تکمیل داده‌ها به نوع گم شدن داده‌ها، اندازه مجموعه داده، و دقت مورد نیاز بستگی دارد. روش‌های پیشرفته‌تری مانند تکمیل چندگانه و استفاده از مدل‌های احتمالی می‌توانند نتایج بهتری نسبت به روش‌های ساده ارائه دهند. در نهایت، ارزیابی کیفیت نتایج تکمیل داده‌ها بسیار مهم است تا اطمینان حاصل شود که تحلیل‌ها و مدل‌های پیش‌بینی دقیق و قابل اعتماد هستند. با درک کامل روش‌ها و تکنیک‌های مختلف، می‌توان داده‌های گمشده را به طور مؤثر تکمیل کرد و از ارزش کامل داده‌ها بهره‌مند شد.

داده‌کاوی پیش‌پردازش داده یادگیری عمیق هوش مصنوعی آمار احتمالات رگرسیون خطی رگرسیون لجستیک خوشه‌بندی طبقه‌بندی ارزیابی مدل اعتبارسنجی متقابل بیش‌برازش کاهش ابعاد انتخاب ویژگی تحلیل سری زمانی تحلیل ریسک مدیریت پورتفوی بازارهای مالی اندیکاتورهای تکنیکال تحلیل بنیادی

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان