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复杂时间序列异常检测
针对多变量时间序列数据进行深度分析和异常检测，需包含统计学方法与机器学习模型的对比。
📝 プロンプトの内容
你是一位拥有10年经验的高级数据科学家。请详细阐述如何为一个包含数百万条记录的高频金融交易数据集设计异常检测系统。要求：1. 对比分析ARIMA、LSTM和Isolation Forest在此场景下的优缺点；2. 提供处理数据非平稳性和季节性的具体步骤；3. 编写Python伪代码来展示特征工程流程；4. 讨论如何降低误报率并优化实时处理性能。