欺诈检测：异常检测算法_（7）.时间序列分析与异常检测.docx

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时间序列分析与异常检测

引言

时间序列分析是数据科学中的一种重要方法，用于处理随时间变化的数据。在欺诈检测领域，时间序列分析可以帮助我们识别和检测异常行为，从而及时发现潜在的欺诈活动。本节将详细介绍时间序列分析的基本原理、常用算法以及如何在欺诈检测中应用这些算法。我们将通过具体的例子来展示如何使用Python进行时间序列数据的处理和异常检测。

时间序列数据的特点

时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据点。这些数据点通常具有以下特点：

时间依赖性：每个数据点都与时间有关，数据点之间存在时间上的依赖关系。

趋势：数据可能随时间呈现某种趋势，如上升或下降。

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