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14.季节性需求预测的实践挑战与解决方案

在上一节中，我们讨论了如何使用时间序列分析方法来识别和处理季节性需求。本节我们将进一步探讨在实际应用中遇到的挑战以及相应的解决方案。季节性需求预测是一个复杂的过程，涉及到多个因素的影响，例如市场趋势、消费者行为、天气变化等。这些问题不仅需要精确的数据处理和分析，还需要借助人工智能技术来提高预测的准确性和鲁棒性。

14.1数据质量问题

14.1.1缺失值和异常值处理

在实际数据中，经常会遇到缺失值和异常值的问题。这些数据问题会严重影响模型的训练效果和预测准确性。处理这些数据问题的方法包括：

缺失值处理：可以使