时间序列数据 滑动窗口

时间序列数据滑动窗口是一种常用的数据处理技术，用于在时间序列数据中提取特征或进行预测。它基于滑动窗口的概念，即将时间序列数据划分为连续的窗口，并通过移动窗口来获取不同的子序列。

滑动窗口的大小是一个定义好的固定值，可以根据具体需求设定。在每个窗口中，我们可以应用各种统计或机器学习技术来提取特征。常见的特征包括均值、标准差、最大值、最小值等。

滑动窗口可以用于多种任务，如时间序列预测、异常检测和模式识别等。在时间序列预测中，我们可以使用滑动窗口来生成历史子序列和对应的未来预测值，然后利用这些子序列进行模型训练和预测。在异常检测中，我们可以使用滑动窗口来计算每个窗口的统计特征，并将其与正常情况下的特征进行比较，从而判断是否存在异常。

总之，时间序列数据滑动窗口是一种非常有用的数据处理技术，可用于提取特征、进行预测和检测异常。