时间序列数据预处理涉及将原始时间数据转换为适合分析或建模的结构化格式。该过程通常包括处理缺失值、对齐时间戳、标准化数据以及创建捕获时间模式的特征。以下是常见步骤和注意事项的分解。
首先，处理缺失或不规则的数据。时间序列通常由于传感器故障或采样不一致而包含空白。策略包括插值（例如，线性或样条插值来估计缺失值）或向前/向后填充。例如，如果某个特定小时的温度数据缺失，您可以使用相邻值的平均值。重采样是另一个关键步骤：将数据转换为一致的频率（例如，将不规则记录的事件转换为每小时间隔）。Python 中的 pandas 等工具提供了 resample() 和 asfreq() 方法来实现这一点。此外，对齐多个来源的时间戳（例如，确保股票价格和新闻事件共享相同的时区和粒度）。
接下来，对数据进行归一化或标准化，以确保特征处于相似的尺度。这对于对输入幅度敏感的模型（如神经网络）至关重要。例如，Min-Max 缩放将值转换为 0-1 范围，而 Z-score 标准化将数据中心化到零，并具有单位方差。特征工程也必不可少：创建滞后变量（例如，过去 7 天的销售额）以捕获趋势，或滚动统计量（例如，30 天移动平均线）以平滑噪声。对于季节性数据，傅里叶变换或基于周期的聚合（每小时、每周）可以突出重复模式。如果处理多元时间序列，可以通过对齐变量或使用 PCA 等技术提取关系来处理交叉相关性。
最后，适当分割数据。与随机分割不同，时间序列需要按时间顺序进行划分以避免数据泄露。例如，保留最近 20% 的数据用于测试。对于序列模型（例如，RNN），将数据结构化为输入-输出窗口：一个 10 天的输入窗口可能预测未来 3 天。TensorFlow 的 TimeseriesGenerator 等工具可以自动化此过程。务必根据问题背景验证预处理步骤——金融数据可能需要异常值处理，而物联网传感器数据可能优先考虑降噪。通过系统地处理这些步骤，开发人员可以确保数据与模型要求和现实世界的时间动态一致。