Cleaning and Preparing Time Series Data
Time series data are everywhere. Whether it is from sensors on automated vehicles and manufacturing equipment, meteorological data, or financial data from the equities market, it helps us understand the behavior of a system over time. However, real-world time series data can have many issues like missing data, outliers, noise, etc. The data needs to be cleaned and prepped first before it can be analyzed or used for model development. Unfortunately, it is not always clear how to clean this data. Which algorithm should be used for filling missing values? Should outliers be removed first or noise? How is data that is measured using different sample rates synchronized? The process is iterative and can be very time consuming. In this session, we will show you how to use timetables with the new Data Cleaner app and Live Editor tasks to identify and fix common issues in time series data. We will cover different data cleaning methods using both code and low-code techniques that can make the data prep process more efficient.
Published: 31 May 2022
Featured Product
MATLAB
Up Next:
Related Videos:
웹사이트 선택
번역된 콘텐츠를 보고 지역별 이벤트와 혜택을 살펴보려면 웹사이트를 선택하십시오. 현재 계신 지역에 따라 다음 웹사이트를 권장합니다:
또한 다음 목록에서 웹사이트를 선택하실 수도 있습니다.
사이트 성능 최적화 방법
최고의 사이트 성능을 위해 중국 사이트(중국어 또는 영어)를 선택하십시오. 현재 계신 지역에서는 다른 국가의 MathWorks 사이트 방문이 최적화되지 않았습니다.
미주
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
유럽
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
아시아 태평양
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)