没学过机器学习的东西， Python 怎么检测时间序列连续变量数据中离群值

还有整个文件的列数据都或多或少存在离群值，如何高效的找出来？

你这数据有周期规律么？比如按天看有规律。最好给个完整的数据图片。

我做过一篇论文，有关时间序列异常检测的。你可以把场景给我描述一下，我判断是不是适用。

论文： https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3185996
代码： https://github.com/haowen-xu/donut

每个点的值和他周围的若干个点的值差异过大就拿出来不可以吗？

one class svm:
调用这里：
scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.OneClassSVM.html#sklearn.svm.OneClassSVM

抱歉刚才没看图，你这种例子我觉得用移动平均可能更简单：
def moving_average(a, n=3):
....ret = np.cumsum(np.pad(a, n, 'edge'), dtype=float)
....ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]
....return ret[n:-n] / n

am = moving_average(a, n=15) #离群点少的话
np.argwhere(np.abs(a-am)>3 * np.std(a-am))

移动平均用的点个数、和几倍标准差比，根据具体情况调整一下。

@ipwx 没有周期规律，是飞机航班数据的记录，数据是一个时间段的，有一些参数是连续变量，例如经纬度，由于飞机设备记录的原因，可能会记录错误，出现离群值，例如图所示

你这个是 outlier 数据点，跟时间序列无关，线性回归就好了，用 sklearn 库，基本上看文档就能搞定

做数据分析的飘过，这跟机器学习没啥关系。假设一段时间内的点大部分服从线性规律，只有少部分离群点。那么我觉得可以直接计算这些点的一个线性拟合，然后算出每个点到这条线的距离，排除距离大于某个阈值的点就行了

数据是线性的话，直接用线性回顾就可以了。

@habin 你这个场景可能适合用 卡尔曼滤波器 kalman filter。当年 NASA 科研人员为了处理航天器传感器的错误数据提出的。

数据是线性，线性回归就可以，3 倍方差之外得点基本都是异常点。
不是线性得话，考虑 knn，如果有空间分布得话，可以用空间聚类。

github Anomaly Detection

楼主去中航信了吗？请问联系方式是多少呢？有事需要咨询一下

@woaikaifa120 不好意思，不在中航信