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数据准备与预处理

在进行时间序列分析和需求预测时，数据准备与预处理是一个至关重要的步骤。高质量的数据是构建准确模型的基础，而预处理步骤可以显著提高模型的性能。本节将详细探讨数据准备与预处理的原理和内容，包括数据收集、清洗、转换、归一化和特征工程等方面。我们将使用Python编程语言和Pandas库来演示具体的预处理步骤，并介绍如何利用人工智能技术来优化这些过程。

数据收集

数据收集是时间序列分析的起点。在实际应用中，数据可能来自多种渠道，如传感器、销售记录、气象站等。数据收集的质量直接影响到后续的分析和预测结果。以下是一些常见的数据收集方法和注意事项：