データサイエンス講座【中級編】第5回：時系列データの前処理と特徴抽出

サマリ

時系列データの分析精度を大きく左右するのが前処理と特徴抽出です。本記事では、欠損値処理、異常値検出、データの正規化から始まり、トレンド成分や季節性の抽出、そしてラグ特徴量の作成方法までを解説します。これらの手法を習得することで、より高精度な予測モデルの構築が可能になります。

詳細

時系列データの前処理の重要性

時系列データの分析において、データの品質が最終的な予測精度を決定する重要な要素です。特に現実世界のデータは欠損値や異常値を含むことが多く、これらをそのまま使用するとモデルの性能が大きく低下してしまいます。前処理とは、生のデータを機械学習アルゴリズムに適切な形に変換するプロセスを指します。時系列データの場合、データの順序情報を保持しながら処理することが一般的なテーブルデータとの大きな違いです。適切な前処理を行うことで、モデルの学習効率が向上し、より安定した予測が実現できるのです。

欠損値処理の方法

時系列データでよく用いられる欠損値処理には、いくつかの方法があります。最も単純な方法は「前方補填」で、直前の値をそのまま欠損値に代入するやり方です。これは在庫データなど、値が徐々に変化するデータに適しています。次に「線形補間」があり、欠損値の前後の値から直線を引いて中間値を推定します。より高度な方法として「季節性を考慮した補完」があり、同じ時期の過去データから値を推定する方式です。どの方法を選ぶかは、データの性質と欠損パターンによって判断する必要があります。

異常値の検出と処理

異常値は機械学習モデルに大きな悪影響を与えるため、検出と処理が必須です。時系列データの異常値検出には「移動平均からの乖離」を利用する方法が効果的です。具体的には、各データポイントと移動平均の差分を計算し、その標準偏差の数倍以上の値を異常値として判定します。四分位範囲を用いた方法も有効で、第1四分位数から第3四分位数までの範囲から大きく外れた値を異常値として扱います。検出された異常値は、削除するか補完するかを慎重に判断する必要があります。

データの正規化と標準化

複数の時系列データを同時に分析する場合、スケールの統一が重要です。「正規化」は0から1の範囲にデータを圧縮する方法で、最小値と最大値を利用します。一方「標準化」は平均を0、標準偏差を1とする変換で、外れ値の影響を受けやすいという課題を緩和できます。どちらを選ぶかはモデルの種類によって異なりますが、ニューラルネットワークを使う場合は標準化が推奨されます。

トレンド成分と季節成分の分解

時系列データは通常、トレンド（長期的な傾向）、季節性（周期的な変動）、残差（ランダムな変動）に分解できます。「古典的分解法」では移動平均を用いてトレンドを抽出し、その後季節成分を計算します。より高度な「STL分解」は局所的な重み付き回帰を用いた強力な分解手法で、複雑なデータパターンにも対応できます。分解した各成分を個別に分析することで、データの構造をより深く理解でき、モデルの設計に役立てられます。

ラグ特徴量の作成

機械学習モデルが過去の情報を学習するために、ラグ特徴量の作成は不可欠です。例えば、前日の売上、1週間前の売上、1年前の同じ時期の売上などを新しい説明変数として追加します。適切なラグ期間の選択は、自己相関関数（ACF）と偏自己相関関数（PACF）で判定できます。また、複数のラグを組み合わせることで、より複雑な時間的パターンをモデルが捉えられるようになります。

その他の特徴抽出テクニック

ローリング統計量（移動平均、移動標準偏差など）の計算も有効な特徴抽出方法です。さらに、時系列データから曜日や月などの周期的な情報を抽出することも重要です。これらの「外部特徴」はドメイン知識から導出され、予測精度を大幅に改善する可能性があります。

時系列データの前処理と特徴抽出は、単なる準備作業ではなく、分析結果を左右する重要なステップです。これらの手法を適切に組み合わせることで、より信頼性の高い予測モデルを構築できるようになります。