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时序数据分析与挖掘.pptx

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时序数据分析与挖掘.pptx

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时序数据分析与挖掘.pptx

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文档介绍:该【时序数据分析与挖掘 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【32】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【时序数据分析与挖掘 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,具有时间依赖性和序列性。,每个数据点对应一个时间戳,形成时间序列。,如金融、气象、医疗等,具有重要的应用价值。,即数据随着时间的推移呈现出某种趋势或规律。,即数据在不同的时间段内呈现出周期性的变化。,即数据受到随机因素的影响,表现出不确定性。、时间序列预测、时间序列聚类等。。,常见的方法有ARIMA、SARIMA等。、趋势预测、分类等问题。,发现其中的异常行为或异常事件。,对未来进行预测和决策。、算法复杂度和计算效率等挑战。,需要进行数据清洗和预处理。,需要不断优化算法和提高计算效率。,提高挖掘性能和准确性。、大数据等技术的不断发展,时序数据挖掘将会在更多领域得到应用。,保障数据挖掘的合法性和合规性。:将数据规范化到统一的数值范围,消除数据规模差异对分析结果的影响。:通过统计方法或机器学****模型识别并处理异常值,避免对分析结果的干扰。:对于时间戳不规则的时序数据,需要进行对齐操作,以便进行统一的分析。:对于缺失的数据值,可以采用插值、拟合等方法进行填充,以保证数据的完整性。:通过时间序列分析或深度学****方法,检测并处理异常序列,提高数据质量。:采用滤波或平滑技术,降低数据中的噪声干扰,提高时序数据的信噪比。以上内容仅供参考,具体内容还需根据实际的时序数据类型和分析需求进行调整和补充。:帮助研究者洞察数据的时序模式和趋势,提高数据的可理解性,有助于更准确的预测和决策。:由于数据量大、维度高、噪声多、模式复杂等因素,可视化技术需具备高效、准确、直观的特性。:以时间为横轴,以数据值为纵轴,通过线条的连续变化展示时序数据的趋势和模式。:在线型图的基础上,通过填充线条下方的区域,更好地展示数据在一段时间内的累积变化。