时间序列分析的异常检测综述

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时间序列分析是一种非常实用且强大的技术，用于研究随时间变化的数据，例如销售、交通、气候等。 异常检测是识别偏离数据正常趋势的值或事件的过程。 在本文中，我将解释什么是时间序列，它的组成部分是什么，它与其他类型的数据有何不同，如何检测时间序列中的异常，以及进行此类检测的最常见技术。 时间序列分析简介 时间序列是在不同时点记录一个或多个变量值的数据。例如，每天访问网站的人数、每月城市的 average 温度、每小时的股票价格等。时间序列非常重要，因为它们允许我们分析过去，理解现在，并预测未来。此外，时间序列帮助我们发现数据中的隐藏模式和趋势，这些可以用于改进决策和策略。 然而，时间序列分析也带来了挑战，并且与非时间数据分析有所不同。主要区别之一是时间序列是时间依赖的，即数据的排序 ………………………………