题 10 进气湿度准周期异常 · 数据治理 12 题拆解

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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

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」。

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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题 10 进气湿度 准周期异常

10题 10 进气湿度 准周期异常

第一步 先看数据：在平台上点哪里、看到什么

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

第三步 修复：点哪里、怎么填、为什么不能用别的

第四步 验证 + 标记答案 + 保存版本（提交前必做）

题 10　进气湿度准周期异常

10题 10　进气湿度准周期异常

第一步　先看数据：在平台上点哪里、看到什么

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

第三步　修复：点哪里、怎么填、为什么不能用别的

第四步　验证 + 标记答案 + 保存版本（提交前必做）