基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

数据分析：数据清洗：时间序列数据清洗技巧

1时间序列数据清洗概述

1.1时间序列数据的特点

时间序列数据，顾名思义，是按照时间顺序排列的数据点集合。这类数据在金融、气象、工业监控、互联网流量分析等领域极为常见。时间序列数据有以下显著特点：

时间依赖性：每个数据点都与时间紧密相关，后续数据点往往依赖于前面的数据点。

周期性：数据可能表现出周期性的模式，如季节性波动。

趋势性：数据可能随时间呈现上升或下降的趋势。

随机性：数据中可能包含随机波动，这些波动不遵循任何明显的模式。

缺失值：由于各种原因，时间序列数据中可能包含缺失值。

1.2数据清洗的重要性