一维数据点的时间序列异常点检测方法有什么

针对一维数据点的时间序列异常点检测方法，常见的有以下几种：

1. 基于统计学的方法：通过计算数据的均值、标准差、中位数等统计量，来判断数据点是否异常。例如，可以使用Z-score或者Grubbs'方法进行判断。

2. 基于机器学习的方法：使用监督学习或者无监督学习的方法，通过训练模型来判断数据点是否异常。例如，可以使用随机森林、神经网络、聚类等方法进行判断。

3. 基于时间序列分析的方法：通过对时间序列进行分解，提取不同的时间序列成分，然后对每个成分进行异常点检测。例如，可以使用ARIMA模型、季节性分解、小波分析等方法进行判断。

4. 基于深度学习的方法：使用深度学习模型对时间序列进行建模，并利用模型进行异常点检测。例如，可以使用LSTM、GRU等循环神经网络进行建模。

以上方法各有优缺点，具体选择方法应根据数据特点和实际需求进行选择。