2.1 数据清洗与缺失值处理

文档摘要

2.1 数据清洗与缺失值处理 2.1 数据清洗与缺失值处理在时间序列异常检测中，数据清洗和缺失值处理是至关重要的预处理步骤。原始时间序列数据通常包含各种噪声、错误和缺失值，这些问题会严重影响后续特征工程和异常检测模型的性能。一个干净、完整的数据集是构建可靠异常检测系统的基石。 2.1.1 数据清洗数据清洗的目标是识别并纠正或删除时间序列数据中的不准确、不完整、不一致和不相关的数据。常见的数据清洗任务包括： 2.1.1.1 异常值检测与处理（超出缺失值范畴但相关）虽然异常值处理有时被认为是特征工程的一部分，但从广义的数据清洗角度来看，它也是确保数据质量的关键步骤。与缺失值不同，异常值是实际存在的数据点，但它们的值与其他数据点显著不同，可能是由测量错误、数据损坏或真实发生的罕见事件引起的。