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第 2 章 · 开工前的数据准备：预处理与特征工程 章节摘要：异常检测的成败，一半在建模之前。原始时间序列数据通常带着缺失、噪声、异常值、单位不统一等问题，直接喂给算法会全线失真。本章按"先收拾干净、再拆出信号、最后造特征"的顺序，系统讲解数据清洗与缺失值处理、数据平滑与去噪、时间序列分解（趋势/季节/残差）、特征构建与选择四大模块。读完本章，你将能把任意一份"脏"的时序数据，加工成检测模型真正能吃下去的输入。 会员。《第2章 开工前的数据准备：预处理与特征工程》收录于灏天文库文集《时间序列异常检测技术》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/490-%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%BC%82%E5%B8%B8%E6%A3%80%E6%B5%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF

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