4.1 数据预处理：缺失值、异常值处理与数据转换

文档摘要

4.1 数据预处理：缺失值、异常值处理与数据转换第四章：ARIMA模型构建流程 4.1 数据预处理：缺失值、异常值处理与数据转换在构建任何有效的时间序列预测模型，特别是ARIMA模型之前，对原始数据进行彻底的预处理是至关重要的一步。时间序列数据的独特性质（如时间依赖性、顺序性）使得标准的横截面数据预处理方法需要进行调整或采用特定的技术。本章节将深入探讨在ARIMA模型背景下，如何处理时间序列数据中的缺失值、异常值，以及进行必要的数据转换。这些步骤旨在提升数据的质量，满足ARIMA模型对数据平稳性的要求，并确保后续模型识别和参数估计的准确性。数据预处理流程概览： 4.1.1 缺失值处理时间序列数据中出现缺失值是常见的问题。缺失值可能由于传感器故障、数据记录错误、传输问题等多种原因造成。