Contenido del Curso
Procesamiento Previo de Datos
Procesamiento Previo de Datos
Reducción de Ruido
El ruido en los datos de series temporales se refiere a las fluctuaciones aleatorias o errores presentes en los datos que pueden oscurecer o distorsionar los patrones y tendencias subyacentes. Puede proceder de diversas fuentes, como errores de medición, factores ambientales o variaciones en el muestreo. Las técnicas de eliminación de ruido eliminan el ruido no deseado de los datos para comprender y analizar mejor la verdadera señal o el comportamiento subyacente.
El objetivo de la eliminación de ruido es mejorar la calidad de los datos y facilitar la extracción de información significativa de las series temporales.
Existen varios métodos de eliminación de ruido en el tratamiento de datos de series temporales:
- *1. Media móvil: este método consiste en tomar una media móvil de los datos de la serie temporal para suavizar el ruido.
- Transformación wavelet: este método consiste en transformar los datos de la serie temporal en coeficientes wavelet y eliminar los coeficientes asociados al ruido.
- *Este método consiste en descomponer los datos de la serie temporal en varios componentes, como tendencia, periodicidad y ruido, y reconstruir la serie temporal sin el componente de ruido.
- Filtro de Kalman: este método consiste en modelar los datos de las series temporales mediante un sistema dinámico y, a continuación, utilizar un filtro para estimar el verdadero estado del sistema eliminando el ruido.
Utilizamos el método de la media móvil para eliminar el ruido de los datos:
import pandas as pd # Read the dataset dataset = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/data_w_noise.csv') # Calculate the 3-point moving average dataset['NValueY'] = dataset['ValueY'].rolling(window=6).mean() # Print the dataset print(dataset.dropna())
Puedes mirar las imágenes de abajo y ver que este método ha reducido el ruido de los datos. Cuanto más suave es el gráfico, menos ruido tiene.
Tarea
Lee el conjunto de datos 'denoising.csv' y utiliza el método de la media móvil para eliminar el ruido con un tamaño de ventana igual a 3.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
Reducción de Ruido
El ruido en los datos de series temporales se refiere a las fluctuaciones aleatorias o errores presentes en los datos que pueden oscurecer o distorsionar los patrones y tendencias subyacentes. Puede proceder de diversas fuentes, como errores de medición, factores ambientales o variaciones en el muestreo. Las técnicas de eliminación de ruido eliminan el ruido no deseado de los datos para comprender y analizar mejor la verdadera señal o el comportamiento subyacente.
El objetivo de la eliminación de ruido es mejorar la calidad de los datos y facilitar la extracción de información significativa de las series temporales.
Existen varios métodos de eliminación de ruido en el tratamiento de datos de series temporales:
- *1. Media móvil: este método consiste en tomar una media móvil de los datos de la serie temporal para suavizar el ruido.
- Transformación wavelet: este método consiste en transformar los datos de la serie temporal en coeficientes wavelet y eliminar los coeficientes asociados al ruido.
- *Este método consiste en descomponer los datos de la serie temporal en varios componentes, como tendencia, periodicidad y ruido, y reconstruir la serie temporal sin el componente de ruido.
- Filtro de Kalman: este método consiste en modelar los datos de las series temporales mediante un sistema dinámico y, a continuación, utilizar un filtro para estimar el verdadero estado del sistema eliminando el ruido.
Utilizamos el método de la media móvil para eliminar el ruido de los datos:
import pandas as pd # Read the dataset dataset = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/data_w_noise.csv') # Calculate the 3-point moving average dataset['NValueY'] = dataset['ValueY'].rolling(window=6).mean() # Print the dataset print(dataset.dropna())
Puedes mirar las imágenes de abajo y ver que este método ha reducido el ruido de los datos. Cuanto más suave es el gráfico, menos ruido tiene.
Tarea
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Reducción de Ruido
El ruido en los datos de series temporales se refiere a las fluctuaciones aleatorias o errores presentes en los datos que pueden oscurecer o distorsionar los patrones y tendencias subyacentes. Puede proceder de diversas fuentes, como errores de medición, factores ambientales o variaciones en el muestreo. Las técnicas de eliminación de ruido eliminan el ruido no deseado de los datos para comprender y analizar mejor la verdadera señal o el comportamiento subyacente.
El objetivo de la eliminación de ruido es mejorar la calidad de los datos y facilitar la extracción de información significativa de las series temporales.
Existen varios métodos de eliminación de ruido en el tratamiento de datos de series temporales:
- *1. Media móvil: este método consiste en tomar una media móvil de los datos de la serie temporal para suavizar el ruido.
- Transformación wavelet: este método consiste en transformar los datos de la serie temporal en coeficientes wavelet y eliminar los coeficientes asociados al ruido.
- *Este método consiste en descomponer los datos de la serie temporal en varios componentes, como tendencia, periodicidad y ruido, y reconstruir la serie temporal sin el componente de ruido.
- Filtro de Kalman: este método consiste en modelar los datos de las series temporales mediante un sistema dinámico y, a continuación, utilizar un filtro para estimar el verdadero estado del sistema eliminando el ruido.
Utilizamos el método de la media móvil para eliminar el ruido de los datos:
import pandas as pd # Read the dataset dataset = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/data_w_noise.csv') # Calculate the 3-point moving average dataset['NValueY'] = dataset['ValueY'].rolling(window=6).mean() # Print the dataset print(dataset.dropna())
Puedes mirar las imágenes de abajo y ver que este método ha reducido el ruido de los datos. Cuanto más suave es el gráfico, menos ruido tiene.
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El ruido en los datos de series temporales se refiere a las fluctuaciones aleatorias o errores presentes en los datos que pueden oscurecer o distorsionar los patrones y tendencias subyacentes. Puede proceder de diversas fuentes, como errores de medición, factores ambientales o variaciones en el muestreo. Las técnicas de eliminación de ruido eliminan el ruido no deseado de los datos para comprender y analizar mejor la verdadera señal o el comportamiento subyacente.
El objetivo de la eliminación de ruido es mejorar la calidad de los datos y facilitar la extracción de información significativa de las series temporales.
Existen varios métodos de eliminación de ruido en el tratamiento de datos de series temporales:
- *1. Media móvil: este método consiste en tomar una media móvil de los datos de la serie temporal para suavizar el ruido.
- Transformación wavelet: este método consiste en transformar los datos de la serie temporal en coeficientes wavelet y eliminar los coeficientes asociados al ruido.
- *Este método consiste en descomponer los datos de la serie temporal en varios componentes, como tendencia, periodicidad y ruido, y reconstruir la serie temporal sin el componente de ruido.
- Filtro de Kalman: este método consiste en modelar los datos de las series temporales mediante un sistema dinámico y, a continuación, utilizar un filtro para estimar el verdadero estado del sistema eliminando el ruido.
Utilizamos el método de la media móvil para eliminar el ruido de los datos:
import pandas as pd # Read the dataset dataset = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/data_w_noise.csv') # Calculate the 3-point moving average dataset['NValueY'] = dataset['ValueY'].rolling(window=6).mean() # Print the dataset print(dataset.dropna())
Puedes mirar las imágenes de abajo y ver que este método ha reducido el ruido de los datos. Cuanto más suave es el gráfico, menos ruido tiene.
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