不规则图案

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当您将缺失的时间戳引入数据时，相应的值当然也会缺失。您可以通过线性插值或移动平均值等方法来估算这些缺失值。但请记住，估算缺失值的最佳方法取决于数据的规律性动态。例如，如果您检查每日数据中的每周季节性，发现某个星期六的值缺失，那么上一个星期六的值可能是最佳替代值。如果缺失值不是随机缺失的（例如周末缺失的股市收盘价），则可以用固定值（在本例中为 0）替换它们。另一方面，如果缺失值是随机的并且它们发生在过去足够远的时间，则可以使用缺失值之后的数据，而忽略较旧的数据。


处理快速波动和异常值的一个好方法是平滑数据。可以使用多种技术，例如 移动平均线 和 指数平滑法。此外，切除箱线图晶须之外的值会使数据变得平滑。请记住，数 乌拉圭 WhatsApp 号码数据库 据的强烈季节性可能会导致箱线图分布广泛，因此最好使用条件箱线图来检测异常值。

然而，有时时间序列只是表现出一种非常不规则的现象！在这种情况下，您可以尝试通过提取时间序列的子集来使时间序列更加规则，例如，只考虑一种产品的销售额而不是整个超市的销售额，或者通过对数据进行聚类。