迭代器是一种统一访问集合元素的标准接口，1. 核心是通过symbol.iterator获取迭代器对象并调用next()方法返回{value, done}结构；2. for...of循环基于此协议自动遍历可迭代对象如数组、字符串等...

隐马尔可夫模型（hmm）在python中实现异常检测的核心在于通过建模正常行为识别偏离模式的异常数据。1. 首先准备序列数据，将观测数据组织为时间步或事件序列；2. 选择合适的hmm模型，如discrete...

数据质量监控中常见的数据异常类型包括缺失值、重复值、格式错误、范围/边界异常、逻辑不一致和时间序列异常。1. 缺失值可通过df.isnull().sum()识别并用df.fillna()或df.dropna()处理；2. 重复...

sql在大数据领域仍占有一席之地，因为1.它擅长处理结构化和半结构化数据的复杂查询与分析；2.其成熟的生态和分布式sql引擎（如spark sql、presto）可在大规模数据上高效执行join、聚合和窗口函...

pandas允许重复索引是为了灵活性，但会导致查询歧义、合并复杂、操作异常等问题。1.重复索引常见于数据合并或导入时，可能引发查询返回多行而非单行的问题；2.使用.index.has_duplicates和.dupl...

光伏电站发电效率异常检测通过比较实际发电量与理论发电量判断是否存在异常。1. 数据收集是基础，包括实际发电量、辐照度、电池板温度、环境温度、逆变器数据及历史数据；2. 模型建立可通过理论...

传统方法难以有效识别注塑工艺异常的原因主要有三点：1.经验依赖性强，难以量化和传承；2.阈值设定单一，无法捕捉多变量组合异常；3.数据孤岛严重，缺乏全面关联分析。注塑工艺异常分析系统通过...

pandas中实现滑动窗口聚合的核心方法是使用rolling()函数，它允许对数据窗口进行滑动并执行聚合计算。1. 使用rolling()方法时，需指定window参数定义窗口大小；2. 可通过min_periods参数控制窗...

sql中sin函数用于计算弧度值的正弦，若输入为度数需先转换为弧度。1. 使用sin函数时，输入必须是弧度，默认不支持度数；2. 若数据以度数存储，需用radians()或乘以(pi()/180)转换；3. sin常用于...

python可通过数据分析与机器学习识别异常用电模式以检测电力窃漏。首先，通过api获取智能电网的json用电数据并转为dataframe；其次，采用统计方法或isolation forest等算法检测异常用电行为；最...