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时序数据预处理与特征工程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
时序数据基础
时间戳 · 频率 · 采样
时序数据基础时间戳
03
数据采集与格式规范
常见数据源（CSV · 数据库 · API）
数据采集格式规范
04
缺失值处理
缺失模式识别 · 插值方法（线性 · 样条
缺失值处理缺失模式识别
05
异常值检测与处理
基于统计（Z-score · IQR） · 基于移动平均/标准差
异常值检测处理
06
重复值处理与去重
完全重复 · 部分重复 · 时间戳重复的合并策略
重复值处理去重
07
时间戳对齐与重采样
降采样（聚合） · 升采样（插值） · 非均匀时间序列对齐
时间戳对齐重采样
08
平滑与去噪
移动平均 · 指数平滑 · 低通滤波
平滑去噪
09
趋势与季节性分解
加法/乘法模型 · STL分解 · 经典分解
趋势季节性分解
10
平稳性处理
平稳性定义 · ADF检验 · 差分（一阶/高阶）
平稳性处理平稳性定义
11
时间序列特征工程基础
滞后特征 · 滑动窗口统计（均值 · 方差
时间序列特征工程…滞后特征
12
时间特征提取
年 · 月 · 日
时间特征提取重点
13
滞后特征与窗口特征
多步滞后 · 滚动窗口聚合 · 扩展窗口特征
滞后特征窗口特征
14
差分特征与变化率
一阶差分 · 二阶差分 · 百分比变化
差分特征变化率
15
傅里叶变换与频域特征
周期检测 · 频谱特征 · 主频率提取
傅里叶变换频域特征
16
小波变换与时频特征
小波分解 · 多尺度特征 · 时频局部特征
小波变换时频特征
17
时间序列聚类与分段特征
时间序列分段（PLR · PAA） · 聚类中心特征
时间序列聚类分段特征
18
事件与干预特征
节假日效应 · 特殊事件标记 · 干预变量
事件干预特征
19
多变量时序特征
交叉滞后 · 滚动协方差 · 动态时间规整（DTW）距离
多变量时序特征交叉滞后
20
特征缩放与归一化
Min-Max · Z-score · 稳健缩放
特征缩放归一化
21
特征选择与降维
相关性分析 · 互信息 · PCA
特征选择降维
22
数据划分与避免泄漏
时间序列交叉验证（滚动窗口 · 扩展窗口） · 训练/验证/测试划分
数据划分避免泄漏
23
常见时序模型对特征的要求
ARIMA · Prophet · LSTM
常见时序模型对特…ARIMA
24
实战案例一
金融股票日收益率预测——数据清洗 · 特征构建 · 滚动验证
实战案例一金融股票日收益率…
25
实战案例二
电商销量预测——缺失处理 · 节假日特征 · 滞后特征
实战案例二电商销量预测
26
实战案例三
传感器异常检测——平滑 · 异常标记 · 窗口特征
实战案例三传感器异常检测
27
实战案例四
能源负荷预测——多变量特征 · 外部因素 · 长短期特征组合
实战案例四能源负荷预测
28
常见问题与调试
特征工程中的常见错误 · 过拟合特征 · 时间泄漏
常见问题调试
29
自动化特征工程工具
tsfresh · featuretools · sktime等库的使用与自定义特征生…
自动化特征工程工…tsfresh
30
综合提升与项目实战
端到端时序数据预处理与特征工程流程 · 项目设计 · 性能评估与优化
综合提升项目实战