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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. 会员。《2.1 数据清洗与缺失值处理》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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原作者： 灏天文库

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