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数据分析：回归分析：时间序列分析与预测

1数据预处理

1.1数据清洗

数据清洗是数据分析的首要步骤，旨在去除数据集中的噪声、异常值和无关信息，确保后续分析的准确性。在时间序列分析中，数据清洗尤为重要，因为时间序列数据往往包含季节性、趋势和周期性等复杂模式，任何异常点都可能对模型的预测能力产生重大影响。

1.1.1示例代码

假设我们有一组时间序列数据，存储在Pandas的DataFrame中，我们首先需要检查并处理异常值。

importpandasaspd

importnumpyasnp

#创建示例时间序列数据

data={dat