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数据清洗：时间序列数据清洗技术教程
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，是按照时间顺序收集的数据点序列。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。时间序列数据的特点主要包括：
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，如每天的高峰和低谷、季节性变化等。
趋势性：数据可能随时间呈现上升或下降的趋势。
随机性：除了趋势和周期，数据还可能包含随机波动。
缺失值：数据收集过程中可能会出现缺失值，这在时间序列数据中尤为常见。
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