时间序列数据挖掘 笔试题

时间序列数据挖掘笔试题
1. 什么是时间序列数据？
时间序列数据是在时间轴上按照时间顺序排列的数据序列，每个时间点上都有一个对应的数值或属性。

2. 时间序列数据挖掘有哪些常见的方法？
常见的时间序列数据挖掘方法包括时间序列特征提取、预测模型、聚类分析等。

3. 时间序列特征提取中，常用的特征有哪些？
常用的时间序列特征包括平均值、方差、标准差、峰度、偏度等。

4. 什么是时序预测模型？
时序预测模型是一种基于时间序列数据进行预测的模型，针对时间序列数据的趋势、周期等特征，利用统计学方法或机器学习算法进行预测。

5. 常用的时序预测模型有哪些？
常用的时序预测模型包括ARIMA模型、季节性自回归移动平均模型(SARIMA)、指数平滑模型等。

6. 时序聚类分析中，常用的聚类算法有哪些？
常用的时序聚类算法包括K-means算法、谱聚类算法等。

7. 时间序列异常检测中，常用的方法有哪些？
常用的时间序列异常检测方法包括基于统计学方法的Z-score、基于机器学习的异常检测算法等。

8. 在时间序列数据挖掘中，如何处理缺失值？
处理缺失值的方法包括删除缺失值、插值法、预测法等。

常用的插值法包括线性插值、拉格朗日插值、样条插值等。

常用的预测法包括ARIMA预测法、基于神经网络的预测法等。