数据集记录了示范光伏电站10个方阵各3台逆变器1个月的5min间隔有功功率运行数据，主要给出时间戳信息、逆变器所属区块和方阵信息等。可利用10个方阵的各3台光伏逆变器功率数据结合机器学习无监督算法技术，建立鲁棒的光伏功率异常数据检测模型，用于识别并剔除潜在的异常数据。
termNum: 期数
distNum: 区块号
blockNum: 方阵号
Time: 测点时间
powerNum: 逆变器编号
Power: 有功功率值
2022-04-17 12:06:03
8.49MB
【特征工程是什么？】
身高不同的两人，比较体重毫无意义，
但是如果将身高体重加以计算，转化成了BMI指数：BMI=体重/(身高^2)
通过比较这个新创造的特征值，谁胖谁瘦就一目了然了。
这就是特征工程，将原始数据转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征，通过分析这个新的特征，可以得到更准确的预测结果。
【特征工程——Python数据分析必备】
脏数据的“清洗剂”
有人说：学会了Python语言，就会做数据分析？
不一定！
你拿到的数据样本集，有可能存在这些问题：
如果样本数据存在问题，对数据建模的执行效率会有很大影响，甚至可能会造成模型结果的偏差。
不懂特征工程，数据分析=白忙一场！
【站内首门！特征工程全解课程】
过去，数字化是企业优化的要点；
而今，数字化成为了企业活下去的关键。
而数据分析应用有多广，特征工程的学习需求就有多大。
不过，大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及，市面上的课程也少之又少，导致很多人在实际工作或学习中，遇到问题束手无策，严重降低效率。
CSDN全站首发——Python数据处理与特征工程
课程聚焦数据科学中，数据清
2022-04-11 08:30:11
121.73MB
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ETL实现思路分析
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ETL程序打包测试
2022-04-06 02:49:54
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利用comsol软件模拟脉冲激光清洗钢氧化层过程
接口固体传热+变形几何+事件
纳秒脉冲激光氧化层被清洗
2022-04-06 02:40:43
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