টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের সময় বিভিন্ন ডেটা ট্রান্সফর্মেশন বা প্রিপ্রসেসিং পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়, যেমন র্যান্ডম নয়েজ, স্কেলিং, এবং শিফটিং। এই টেকনিকগুলো ডেটার বৈশিষ্ট্য পরিবর্তন বা মডেলের জন্য উপযুক্ত আকারে আনতে সাহায্য করে। আসুন এগুলোর বিস্তারিত আলোচনা করি:
১. র্যান্ডম নয়েজ (Random Noise)
বর্ণনা: র্যান্ডম নয়েজ হল এমন এলোমেলো বা আকস্মিক ত্রুটি যা টাইম সিরিজ ডেটাতে উপস্থিত হতে পারে এবং প্রকৃত সম্পর্ক বা ট্রেন্ড থেকে বিচ্যুত হতে পারে। এই ধরনের নয়েজ ডেটার পূর্বাভাস বা মডেলিংয়ে বিরূপ প্রভাব ফেলতে পারে। তবে কিছু ক্ষেত্রে, র্যান্ডম নয়েজের উপস্থিতি মডেলের প্রশিক্ষণের সময় কিছু গুরুত্বপুর্ণ অন্তর্নিহিত প্যাটার্ন সনাক্ত করার জন্য সহায়ক হতে পারে।
টেকনিক:
- নয়েজ যোগ করা: কখনও কখনও, মডেলটি র্যান্ডম নয়েজের মধ্যে লুকানো প্যাটার্নগুলি শিখতে সক্ষম করার জন্য টেস্ট বা প্রশিক্ষণ ডেটাতে র্যান্ডম নয়েজ যোগ করা হয়।
- নয়েজ সরানো: র্যান্ডম নয়েজ ডেটার প্রকৃত প্রবণতা বা প্যাটার্নকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে, তাই এটি সঠিকভাবে হ্যান্ডল করা উচিত।
উদাহরণ:
import numpy as np
import pandas as pd
# Create a simple time series
data = np.linspace(0, 10, 100)
# Add random noise
noise = np.random.normal(0, 0.1, size=data.shape)
data_with_noise = data + noise
# Convert to pandas Series
time_series = pd.Series(data_with_noise)
২. স্কেলিং (Scaling)
বর্ণনা: স্কেলিং হল ডেটার স্কেল পরিবর্তন করার প্রক্রিয়া, যাতে এটি একটি নির্দিষ্ট রেঞ্জে বা মানে আনা যায়। টাইম সিরিজ ডেটার স্কেলিং করা প্রয়োজন হতে পারে যখন ডেটার মানগুলি অনেক বড় বা অনেক ছোট হয় এবং মডেল প্রশিক্ষণের সময় এটি সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে। সাধারণত নর্মালাইজেশন বা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন স্কেলিং টেকনিক ব্যবহার করা হয়।
টেকনিক:
- নর্মালাইজেশন: এটি ডেটাকে একটি নির্দিষ্ট রেঞ্জে (সাধারণত 0 থেকে 1) পরিণত করে। এটি সাধারণত "min-max scaling" নামে পরিচিত।
- স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন: এটি ডেটাকে গড় শূন্য এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন ১ করে পরিবর্তন করে। এটি Z-score normalization নামেও পরিচিত।
উদাহরণ:
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# Create a simple time series
data = np.linspace(0, 10, 100).reshape(-1, 1)
# Normalize the data (0 to 1 range)
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
# Print the scaled data
print(scaled_data[:5])
৩. শিফটিং (Shifting)
বর্ণনা: শিফটিং হল টাইম সিরিজ ডেটার মান পরিবর্তন করার প্রক্রিয়া, যেখানে ডেটার একটি সময় পয়েন্ট (বা মান) সামনের বা পিছনের দিকে স্থানান্তরিত করা হয়। এটি সাধারণত ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং স্টেশনারিটি নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়।
টেকনিক:
- শিফটিং ফরওয়ার্ড/ব্যাকওয়ার্ড: একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য টাইম সিরিজের মানকে সামনের বা পিছনের দিকে স্থানান্তরিত করা।
- ডিফারেন্সিং: শিফটিং-এর আরেকটি পদ্ধতি হলো ডিফারেন্সিং, যেখানে ডেটার বর্তমান মান এবং পূর্ববর্তী মানের মধ্যে পার্থক্য নেওয়া হয় (যেমন ARIMA মডেলে ব্যবহৃত হয়)।
উদাহরণ:
# Create a simple time series
data = np.linspace(0, 10, 100)
# Shift the data forward by 1 time step
shifted_data_forward = pd.Series(data).shift(-1)
# Shift the data backward by 1 time step
shifted_data_backward = pd.Series(data).shift(1)
# Print the first few shifted values
print("Shifted Data Forward:")
print(shifted_data_forward.head())
print("\nShifted Data Backward:")
print(shifted_data_backward.head())
সারাংশ
- র্যান্ডম নয়েজ টাইম সিরিজ ডেটায় এলোমেলো ত্রুটি যা মডেলিংয়ের সময় সঠিক সম্পর্ক খুঁজে পেতে বাধা সৃষ্টি করতে পারে, তবে কখনও কখনও এটি মডেল প্রশিক্ষণে সহায়ক হতে পারে।
- স্কেলিং ডেটার মানকে একটি নির্দিষ্ট রেঞ্জে নিয়ে আসে, যাতে মডেল সহজে ডেটা থেকে প্যাটার্ন শিখতে পারে এবং প্রশিক্ষণের সময় সমস্যা না হয়। স্কেলিং টেকনিকগুলি সাধারণত নর্মালাইজেশন বা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন।
- শিফটিং টাইম সিরিজের ডেটাকে সামনের বা পিছনের দিকে স্থানান্তরিত করার প্রক্রিয়া, যা মডেলের জন্য ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং স্টেশনারিটি নিশ্চিত করতে সহায়ক।
এই তিনটি প্রিপ্রসেসিং টেকনিক টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ এবং ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলো সঠিকভাবে অনুধাবন করতে সহায়ক।
Read more
