近期，数据分析实验室围绕工业时序数据的前处理开展了一轮方法实验。实际项目中，传感器数据普遍存在缺失、时间戳错位与漂移三类问题，直接影响下游建模的稳定性。团队以某车间三个月的设备运行数据为样本，对比了插值、状态机补全与基于相似工况迁移三种缺失处理策略。
实验要点：
- 在缺失率 5%~15% 的场景下，结合工况分段的插值策略相较全局线性插值，特征误差平均降低约 23%；
- 针对传感器漂移，采用滑动窗口基线校准后，异常误报率由 8.1% 降至 3.4%。
下一步，团队将把验证过的清洗流程封装为可复用的预处理组件，纳入实验室的数据智能工具链，缩短后续 AI 项目从数据接入到建模的周期；同时在更多行业的真实数据集上验证方法边界，形成分场景处理建议，供项目实施参考。
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