Time Series Data Preprocessing

Time Series Data Preprocessing হল টাইম সিরিজ ডেটার বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য প্রস্তুত করা একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া। এটি ডেটার পরিস্কারকরণ, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, স্কেলিং, ট্রেন্ড এবং মৌসুমী প্রভাবের সমন্বয় এবং টাইম সিরিজ ডেটার চরিত্র অনুসারে অন্যান্য সংশোধন কাজকে অন্তর্ভুক্ত করে। Time Series ডেটা যেমন ঊর্ধ্বমুখী বা নিম্নমুখী প্রবণতা, মৌসুমী ফ্লাকচুয়েশন ইত্যাদি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য ধারণ করে, যা ভবিষ্যতের পূর্বাভাস বা মডেলিংয়ের জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।

এখানে টাইম সিরিজ ডেটার প্রক্রিয়াকরণ এবং প্রিপ্রসেসিংয়ের বিভিন্ন ধাপ তুলে ধরা হলো:

১. Time Series Data Cleansing (ডেটা পরিস্কারকরণ)

1. Missing Values (অনুপস্থিত মান):
   • টাইম সিরিজ ডেটাতে অনুপস্থিত মান থাকা খুব সাধারণ। অনুপস্থিত মান পূর্ণ করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন:
     • ফরওয়ার্ড ফিলিং (Forward Filling): পূর্ববর্তী মান ব্যবহার করে অনুপস্থিত মান পূর্ণ করা।
     • ব্যাকওয়ার্ড ফিলিং (Backward Filling): পরবর্তী মান ব্যবহার করে অনুপস্থিত মান পূর্ণ করা।
     • ইন্টারপোলেশন (Interpolation): গত দুটি মানের মধ্যে গাণিতিক গড় বা গাণিতিক পদ্ধতি ব্যবহার করে মান পূর্ণ করা।
     • অথবা, সমানতালে, গতির সূত্র অনুসরণ করা যেতে পারে।
2. Outlier Detection (আউটলায়ার সনাক্তকরণ):
   • টাইম সিরিজ ডেটাতে কিছু অস্বাভাবিক বা আউটলায়ার ডেটা থাকতে পারে যা সঠিক বিশ্লেষণকে প্রভাবিত করতে পারে। আউটলায়ারগুলি চিহ্নিত করতে বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়, যেমন:
     • স্ট্যাটিস্টিক্যাল পদ্ধতি (যেমন Z-Score বা IQR)
     • মেশিন লার্নিং মডেল যেমন Isolation Forest বা LOF (Local Outlier Factor)

২. Feature Engineering (ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং)

1. Time-based Features (টাইম-বেসড ফিচার):
   • টাইম সিরিজ ডেটার প্রতি পয়েন্টে সময়ের উপাদান থেকে নতুন ফিচার তৈরি করা যেতে পারে, যেমন:
     • ডে অফ উইক (Day of Week): সপ্তাহের দিন।
     • মন্ত (Month): মাসের নাম।
     • Quarter (তিমাহীন সময়): অর্থবছরের তিন মাসের একটি পর্ব।
     • Seasonality (মৌসুমীতা): নির্দিষ্ট ঋতু বা মৌসুম অনুযায়ী ফিচার তৈরি।
2. Lag Features (ল্যাগ ফিচার):
   • টাইম সিরিজ মডেলিংয়ে আগের মানের সাথে বর্তমান মানের সম্পর্ক থাকতে পারে। এজন্য Lag Features তৈরি করা হয়, যা পূর্ববর্তী সময়ের ডেটাকে বর্তমানের সাথে সম্পর্কিত করে।
     • উদাহরণ: Lag_1 = t-1 এবং Lag_2 = t-2
3. Rolling Statistics (রোলিং স্ট্যাটিস্টিক্স):
   • একটি চলন্ত উইন্ডো তৈরি করে চলতি সময়ের উপর ভিত্তি করে গড়, মান, বা স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন বের করা হয়, যা সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তনশীলতার ধারাকে বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে।

৩. Time Series Data Transformation (ডেটা রূপান্তর)

1. Stationarity (স্টেশন্যারিটি):
   • টাইম সিরিজ মডেলিংয়ের জন্য ডেটা স্টেশনারি হওয়া জরুরি। স্টেশনরি মানে হল যে ডেটার গড় এবং ভ্যারিয়েন্স সময়ের সাথে পরিবর্তিত হবে না।
   • স্টেশনীয়রিটি অর্জন করতে:
     • Differencing (ডিফারেন্সিং): বর্তমান এবং পূর্ববর্তী মানের পার্থক্য।
     • Log Transformation (লগ রূপান্তর): ডেটার স্কেল কমানোর জন্য লগ ট্রান্সফরমেশন ব্যবহার করা হয়।
     • Seasonal Differencing (মৌসুমী ডিফারেন্সিং): মৌসুমী প্রভাব দূর করতে ব্যবহৃত পদ্ধতি।
2. Normalization/Scaling (নরমালাইজেশন বা স্কেলিং):
   • অনেক টাইম সিরিজ মডেল, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং মডেল, ডেটার স্কেল বা পরিসীমার উপর নির্ভর করে। তাই ডেটাকে সাধারণভাবে 0-1 স্কেলে বা z-score স্কেলে স্কেল করা প্রয়োজন হতে পারে।
3. Smoothing (স্মুথিং):
   • টেম্পোরাল নইস (Time-variant noise) দূর করার জন্য ডেটাকে স্মুথ বা মসৃণ করা হয়, যেমন Moving Average বা Exponential Smoothing।
     • উদাহরণ: 3-পিরিয়ড মুভিং অ্যাভারেজ।

৪. Time Series Decomposition (টাইম সিরিজের বিভাজন)

1. Trend, Seasonal, and Residual Components (ট্রেন্ড, মৌসুমী এবং অবশিষ্ট উপাদান):
   • টাইম সিরিজের ডেটা সাধারণত তিনটি উপাদানে বিভক্ত থাকে:
     • Trend (ট্রেন্ড): ডেটার দীর্ঘমেয়াদি পরিবর্তন বা প্রবণতা।
     • Seasonality (মৌসুমীতা): ডেটায় প্রতি নির্দিষ্ট সময় (যেমন, মাস, ঋতু) পরিবর্তন।
     • Residual (অবশিষ্ট): প্রবণতা এবং মৌসুমীতা বাদে অবশিষ্ট কাঁচা ডেটা।
   • Decompose করার জন্য সাধারণত Seasonal-Trend decomposition using LOESS (STL) বা Classical decomposition পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।

৫. Train-Test Split (প্রশিক্ষণ-পরীক্ষণ বিভাজন)

1. Train-Test Split (ট্রেন-টেস্ট বিভাজন):
   • টাইম সিরিজ মডেলিংয়ে, সাধারণভাবে Time-Based Cross Validation ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডেটাকে সময় অনুসারে ট্রেন এবং টেস্ট সেটে বিভক্ত করা হয়। এতে Future Leakage (ভবিষ্যত ডেটা বর্তমান মডেলে ব্যবহৃত) এড়ানো যায়।
   • Rolling Forecast Origin বা Expanding Window Cross Validation সাধারণত এই ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।

৬. Time Series Data Preprocessing এর পদ্ধতি এবং কৌশল

• ডেটার ট্রেন্ড এবং মৌসুমী প্রভাব দূর করা: Differencing, Smoothing, এবং Seasonal Adjustments।
• Missing Values পূর্ণ করা: Forward/Backward Fill, Imputation।
• Normalization বা Standardization: Min-Max Scaling, Z-Score Scaling।
• Feature Engineering: Lag features, Rolling Statistics, Time-based features।

সারাংশ

Time Series Data Preprocessing হল টাইম সিরিজ ডেটা প্রস্তুত করার প্রক্রিয়া, যা মডেলিং এবং পূর্বাভাসের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এতে ডেটার পরিস্কারকরণ, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, স্টেশনীয়রিটি যাচাই, ডেটার স্কেলিং, এবং ট্রেন্ড-মৌসুমী প্রভাবের সমন্বয় অন্তর্ভুক্ত থাকে। সঠিক প্রক্রিয়াকরণ এবং পূর্বতন তথ্যের সঙ্গে সম্পর্কিত ফিচারগুলি ব্যবহার করে টাইম সিরিজ ডেটা মডেলিং আরও কার্যকরী ও নির্ভুল করা সম্ভব।