異常檢測模型
異常的型別：意料之外的峰谷、趨勢變動、水平變化等。
異常檢測的方式主要分為兩種，第一是直接預測出異常，第二是通過預測結果，然後根據置信區間判斷異常。
異常檢測模型：
STL分解
CART樹
ARIMA
指數平滑
神經網路LSTM
https://statsbot.co/blog/time-series-anomaly-detection-algorithms/
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