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申请/专利权人：广州龙数科技有限公司;深圳市龙数信息技术有限公司;广州弈衡大数据研究院有限公司

摘要：本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种时间序列数据分析方法，包括：获取时间序列数据的数据属性，并进行数据转换；对完成数据转换的数据属性进行去极值处理以及数据清洗；对完成数据清洗的时间序列数据，对时间序列数据进行分组；对分组后的时间序列数据进行数据关联，排序，并根据排序结果确定有效关联组；对有效关联组进行数据划分以生成数据排序训练集；对待处理的时间序列数据匹配数据排序训练集以进行数据分析；通过将时间序列数据进行分组，进行数据关联和排序，并根据排序结果修正时间序列数据的时序周期，确保时间序列的完成顺序与上传顺序一致，避免时间序列数据分析发生错误以及混淆，从而提高了时间序列数据分析的准确性。

主权项：1.一种时间序列数据分析方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取时间序列数据的数据属性，并进行数据转换；步骤S2，对完成所述数据转换的数据属性进行去极值处理以及数据清洗；步骤S3，对完成所述数据清洗的时间序列数据，根据所述数据属性对时间序列数据进行分组；步骤S4，对分组后的时间序列数据进行数据关联、排序，并根据排序结果确定有效关联组；步骤S5，对所述有效关联组进行数据划分以生成数据排序训练集，并根据数据排序训练集确定对时间序列数据的静默时长；步骤S6，对待处理的时间序列数据匹配所述静默时长以进行数据分析；其中，所述数据属性包括数据名称、上传时间以及数据资源；所述数据关联为将所述时间序列数据关联其对应的传输时长以及处理时长；在所述步骤S3中，分组的方式包括根据所述时间序列数据对应的数据资源的资源量级进行分组；在所述步骤S4中，对各个分组中的时间序列数据分别根据所述上传时间以及完成时间进行排序；其中，时序周期包括所述传输时长以及所述处理时长；其中，所述完成时间与所述时序周期以及所述上传时间有关；在所述步骤S4中，单个分组中的时间序列数据比较根据所述上传时间的排序顺序与根据所述完成时间的排序顺序的排序次序是否一致，并根据比较结果确定单个分组中的时间序列数据是否为有效关联组；若单个分组中的时间序列数据根据所述上传时间的排序顺序与根据所述完成时间的排序顺序的排序次序一致，判定单个分组中的时间序列数据为有效关联组；若单个分组中的时间序列数据根据所述上传时间的排序顺序与根据所述完成时间的排序顺序的排序次序不一致，判定单个分组中的时间序列数据为无效关联组。

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