处理缺失值
时间对齐和重采样
用于异常检测的特征工程：滚动统计、滞后变量、傅里叶变换

归一化和缩放
常见的归一化技术包括最小-最大缩放和 Z 分数归一化。缩放有助于算法更好地执行，并确保根据异常的相对值而不是绝对量级来检测异常。

用于异常检测的统计和机器学习技术
Z分数和标准差
移动平均线和指数平滑
自回归综合移动平均线（ARIMA）

https://medium.com/@ketan31kumar/mastering-anomaly-detection-in-time-series-data-techniques-and-insights-98fbe94c4258