欠損値（NULL）はデータベース、特に時系列データで頻繁に遭遇する問題です。SQLでうまく欠損値を扱えるかどうかは、分析の質や効率に直結します。この記事では、時系列データに特化して、SQLでの欠損値の扱い方について詳しく解説します。
目次
なぜ欠損値が問題なのか
時系列データにおいて、欠損値は分析において数多くの問題を引き起こします。具体的には、平均値計算、トレンド分析、予測モデルの構築などで誤った結果を生む可能性があります。
計算上の問題
欠損値があると、集計関数が正確な値を返さないことが多いです。例えば、AVG関数は欠損値を無視して計算するため、期待した平均値が得られない場合があります。
分析上の問題
欠損値は、トレンドの解析や季節変動の理解を妨げます。これは時系列データの場合、特に重要な問題であります。
欠損値の種類
一般に、欠損値は以下のように分類されます。
| 種類 | 説明 |
|---|---|
| MAR（Missing At Random） | ランダムにデータが欠けている |
| MNAR（Missing Not At Random） | 何らかの理由でデータが欠けている |
| MCAR（Missing Completely At Random） | 完全にランダムにデータが欠けている |
SQLでの欠損値の扱い方
それでは、具体的にSQLでどのように欠損値を扱えるかについて見ていきましょう。
COALESCE関数での代替値の設定
最も簡単な方法は、COALESCE関数を使用して代替値を設定する方法です。
SELECT COALESCE(column_name, 0) FROM table_name;
欠損値の補完
特に時系列データにおいては、前後のデータで欠損値を補完する方法が一般的です。SQLのWINDOW関数を用いることで、このような処理が可能です。
SELECT column_name,
COALESCE(column_name,
LAG(column_name) OVER (ORDER BY time_column),
LEAD(column_name) OVER (ORDER BY time_column))
FROM table_name;
高度な欠損値の扱い方
線形補間
線形補間は欠損値が発生しているポイントを、前後の点を直線で結んだ線上の点で補完します。
-- 線形補間のSQL例
SELECT (LEAD(column_name) OVER (ORDER BY time_column) - LAG(column_name) OVER (ORDER BY time_column)) / 2
FROM table_name
WHERE column_name IS NULL;
まとめ
欠損値はデータ分析において無視できない問題ですが、SQLを使えば効率よく処理する方法があります。基本的なCOALESCE関数から、高度なWINDOW関数まで、いろいろな方法で欠損値を扱うことができます。特に時系列データにおいては、これらのテクニックが非常に有用です。
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