时间序列数据分布规律

时间序列数据的分布规律可以通过多种方法来研究和理解。直接删除法是一种处理缺失数据的方式，即直接忽略这些缺失值。这种方法常用于离散型的时间序列，如用户购物行为序列和事件序列等，其中数据点之间的间隔时间被用作特征进行分析。

另一种常见的方法是多值插补，它是一种用于补充时序数据缺失的方法。这种方法主要应用于多维时间序列问题，包括时空数据。它关注的不仅是时序数据自身的演变，还关注相邻时序和有影响关系的指标之间的影响。例如，在交通中，某一路段的交通量与其上游、下游路段的交通量直接相关。多值插补方法利用缺失数据不同属性间的关系，寻找最类似的样本，以更好地适应突发情况下的数据丢失和异常数据点（离群点）的补全。

近年来，生成对抗网络（GAN）的兴起也为时间序列数据的分布规律研究提供了新的方法。通过生成模型捕捉时间序列的分布特征，可以对时序数据进行再生成，进而填补数据。这种方法被称为时序生成，它能够模拟和生成符合时间序列数据分布规律的新数据。

综上所述，时间序列数据的分布规律可以通过直接删除法、多值插补和时序生成等方法来研究和理解。这些方法可以根据实际情况选择使用，以便更好地分析和处理时间序列数据。