时间序列预处理是一个涉及数据清洗、特征提取和异常值处理等步骤的过程，旨在为时间序列分析提供高质量的数据集。以下是一些常见的时间序列预处理步骤：
步骤
数据清洗
- 缺失值处理：使用插值、均值或中位数等方法填充缺失值。
- 异常值检测与处理：使用统计方法或可视化工具检测异常值，并进行相应的处理。
特征提取
- 趋势和季节性分解：通过分解时间序列，提取趋势、季节性和随机成分。
- 统计特征：计算时间序列的统计特征，如均值、方差、自相关系数等。
数据标准化
- 归一化：将数据缩放到一个特定的范围，如0到1或-1到1。
- 标准化：将数据转换为具有零均值和单位方差的形式。
示例
假设我们要分析某股票的价格时间序列，以下是一个简单的预处理流程：
- 数据清洗：去除明显的异常值，处理缺失的价格数据。
- 特征提取：计算每日的价格变化、波动率等统计特征。
- 数据标准化：将价格数据标准化到0到1的范围。
股票价格时间序列
扩展阅读
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