时序分析最佳实践：时间序列建模、降采样与异常检测 SQL
系统讲解 ClickHouse 处理时间序列数据的最佳实践：时序表设计（时间列/排序键/分区）、时间分组聚合（dateBin/toStartOfInterval）、降采样与稀疏化、滑动窗口与同比环比、常见时序指标（最大最小值/变异系数）、SQL 异常检测（Z-score/移动平均）、与 TSDB（InfluxDB/Prometheus）的对比，以及大规模时序写入与保留策略。
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异常检测
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异常检测实战：统计方法、隔离森林、AutoEncoder 与不平衡学习
异常检测与不平衡学习实战：异常检测问题定义、统计方法（Z-score/IQR/MAD）、无监督方法（隔离森林/OneClassSVM/LocalOutlierFactor）、深度学习（AutoEncoder 重构误差）、类别不平衡处理（重采样/代价敏感/阈值）、评估与落地。