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题 10 进气湿度 准周期异常
每一步都对着真实平台写:点哪个按钮、面板上每个空填什么、点完看到什么、不对怎么调。左边面板示意里填的就是答案,右边是平台真实截图(点击放大);四步做完、存好版本才能提交。
素材:数据治理_介绍文档.pdf + 数据.xlsx
Day3 下午 · 12 题之 10
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10
题 10 进气湿度 准周期异常
出题位置
进气湿度(Excel 第 X 列)
题目原文(答题要求)
通过时序可视化分析进气湿度的数据特征,采用 STL(季节趋势分解)方法对序列分解以识别异常值,掌握 STL 核心参数的含义,完成异常点定位与符合时序连续性的修复。
问题类型:日周期序列上的突发异常
定位:STL_IQR(周期 288 / K 3 / 窗口 7)
修复:线性插值
禁止:3σ / IQR 直接查原序列、period 填 24
真实数据作图:一天一个波峰(周期 288 步),行 1367–1368 尖到 80、行 2518–2531 掉到 3~11 又跳回
第一步 先看数据:在平台上点哪里、看到什么
趋势图 → 字段「进气湿度」→ 全程:
一天一个波峰
(5 分钟采样 × 288 = 24 小时),但峰值时间每天在 10–13 点之间漂 → 准周期序列。
开始行数 2400、结束行数 2650 放大:
行 2518–2531
从 60 突然掉到 3~11、中间还夹一个 90.5 的尖;开始行数 1300、结束行数 1450 再看:
行 1367–1368
尖到 80.3 / 77.9。天气不可能 5 分钟变 50 个百分点 → 异常。
先试 3σ 为什么不行
:异常值检测 → 3σ → 字段「进气湿度」→ 行数 1 至 5000 → 开始检测 → 0 个或极少:日周期本身波动 3~95,异常点没出 ±3σ 范围 → 必须先把周期拆掉再查残差。
异常值检测
✕
*
检测方法:
3σ(Sigma)
▾
*
选择字段:
进气湿度
▾
*
选择行数:
1
︿﹀
至
5000
︿﹀
预期:抓不到 —— 日周期波动比异常还大,原序列上统计方法失效。
开始检测
重置
真实平台「异常值检测」面板:检测方法下拉框选好后,下面的参数栏会跟着变;填完点「开始检测」。
点击放大
第二步 定位异常:选哪个检测方法、每个参数填什么、得到哪些行
异常值检测 → 检测方法
STL_IQR
:
STL周期长度 288
(告诉算法"一个周期 = 一天")、
STL残差异常判定倍数K 3
、
季节性平滑窗口 7
(默认,允许每天峰形略漂)、选择字段「进气湿度」、选择行数
1 至 5000
(STL 要全程才学得会周期)→ 开始检测。
算法把序列拆成 趋势 + 日周期 + 残差 三部分,异常在残差里凸出来 → 报
行 1367–1368、2518–2531
,趋势图标红 + 右侧行号列表。
STL_S_H_ESD 同理
:STL周期长度 288、季节性平滑窗口 7、显著性水平 0.05、异常点数量上限留空 → 结果接近;赛场答案以 STL_IQR 为例(参数直观,K=3 对应阈值 3)。
period 为什么是 288:
24 小时 × 60 分 ÷ 5 分 = 288 个采样点。填 24(当成小时)或 1440(当成分钟)分解全错。
异常值检测
✕
*
检测方法:
STL_IQR
▾
*
STL周期长度:
288
︿﹀
*
STL残差异常判定倍数K:
3
︿﹀
*
季节性平滑窗口:
7
︿﹀
*
选择字段:
进气湿度
▾
*
选择行数:
1
︿﹀
至
5000
︿﹀
开始检测
重置
真实平台「异常值检测」面板:检测方法下拉框选好后,下面的参数栏会跟着变;填完点「开始检测」。STL_IQR 三个参数:周期 288 / 残差 K 3 / 季节窗口 7。
点击放大
异常值检测
✕
*
检测方法:
STL_S_H_ESD
▾
*
STL周期长度:
288
︿﹀
*
季节性平滑窗口:
7
︿﹀
*
显著性水平:
0.05
︿﹀
*
异常点数量上限:
可空
*
选择字段:
进气湿度
▾
*
选择行数:
1
︿﹀
至
5000
︿﹀
开始检测
重置
真实平台「异常值检测」面板:检测方法下拉框选好后,下面的参数栏会跟着变;填完点「开始检测」。STL_S_H_ESD 多 显著性水平 0.05 与 异常点数量上限(可空)。
点击放大
点「开始检测」后看到什么:
原曲线红点落在 1367–1368、2518–2531;有的平台还会画出分解后的 趋势 / 季节 / 残差 三条子图,残差图上异常点远离 0 线——看一眼残差图能确认"是异常不是周期峰"。
点「开始检测」后看到的现象
原因
怎么调
报了一整天所有的波峰
STL周期长度 填错(如 24)→ 周期没拆干净,波峰全进残差
周期改 288 重跑
报 0 个
残差 K 填太大(如 10)
K 改 3
报的行里混进正常谷值
季节性平滑窗口 填太小(如 1),峰形漂移没被吸收
窗口改 7
第三步 修复:点哪里、怎么填、为什么不能用别的
对检出的行点「缺失值填充」→
线性插值
→ 执行:用前后正常点连线,掉坑的点回到日周期曲线上。
禁删行、禁全局均值(全局均值 40 多,填进夜里或白天都错)。
缺失值填充
✕
*
方法:
线性插值
▾
*
范围:
检出的异常行(1367–1368、2518–2531)
执行
第四步 验证 + 标记答案 + 保存版本(提交前必做)
验证:趋势图 2400–2650 重画 → 掉坑的点回到 60 附近的周期曲线上;STL_IQR 同参数再跑 → 0 个或只剩零星。
「标记答案」→ 保存版本「v5_湿度_STL288_K3_插值」。
修复前 / 修复后对比(真实数据按本题方法实际算出)
评分要点
① 认出日周期 + 准周期 + 异常形态 ② STL 参数对(period=288、K=3) ③ 残差识别 + 线性插值 ④ 修复后符合周期规律。
常见错:
3σ / IQR 直接查原序列(查不出就写无异常);period 填 24 或 1440。
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