需求预测：时间序列分析_（3）.时间序列数据的预处理.docx
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时间序列数据的预处理
在进行需求预测时，时间序列数据的预处理是一个非常重要的步骤。预处理的目的是确保数据的质量和一致性，以便后续的模型训练和预测更加准确。本节将详细介绍时间序列数据的预处理方法，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据平滑、数据标准化和数据变换等。
数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行处理，以去除无关信息、重复数据和格式不一致的数据。这一步骤可以提高数据的质量，减少噪声对模型的影响。
去除无关信息
在实际应用场景中，原始数据可能包含一些与需求预测无关的信息。例如，销售数据中可能包含一些产品的描述信息，这些信息对于时间序列分析并没有直接的
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