Descripción: La imputación temporal es el proceso de rellenar valores faltantes en datos de series temporales, lo cual es crucial para el análisis y la modelización de datos en contextos donde la continuidad temporal es esencial. Este proceso busca mantener la integridad de la serie temporal, asegurando que los análisis posteriores no se vean sesgados o distorsionados por la ausencia de datos. La imputación puede realizarse mediante diversas técnicas, que van desde métodos simples, como la interpolación lineal, hasta enfoques más complejos, como el uso de modelos estadísticos o algoritmos de aprendizaje automático. La elección del método de imputación depende de la naturaleza de los datos, la cantidad de valores faltantes y el contexto del análisis. La imputación temporal no solo ayuda a mejorar la calidad de los datos, sino que también permite realizar predicciones más precisas y tomar decisiones informadas basadas en análisis más completos. En resumen, la imputación temporal es una herramienta fundamental en el preprocesamiento de datos, especialmente en campos como la economía, la meteorología y la salud, donde las series temporales son comunes y los datos faltantes pueden afectar significativamente los resultados.
