1.1 时间序列数据特性

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1.1 时间序列数据特性 1.1 时间序列数据特性时间序列数据，顾名思义，是按照时间顺序排列的一系列数据点。它在各个领域都有广泛应用，例如金融市场的股票价格、工业生产的传感器读数、气象学的温度记录等等。理解时间序列数据的特性对于进行有效的异常检测至关重要，因为这些特性决定了我们应该使用何种方法和算法。 1.1.1 时间依赖性时间序列数据最显著的特性是时间依赖性。这意味着当前时刻的数据点与过去的数据点存在着某种关联。这种关联可能是直接的，也可能是间接的，但它表明数据点并非独立同分布的。自相关性 (Autocorrelation): 一个时间序列在不同时间点的数值之间的相关性。例如，今天的温度可能与昨天的温度高度相关。