我正在从事用户行为项目。根据用户交互,我得到了一些数据。有一个很好的序列,随着时间的推移平滑地增加和减少。但是有一点差异,这是非常糟糕的。请参考下图:
您还可以在此处找到数据:
2.0789 2.09604 2.11472 2.13414 2.15609 2.17776 2.2021 2.22722 2.25019 2.27304 2.29724 2.31991 2.34285 2.36569 2.38682 2.40634 2.42068 2.43947 2.45099 2.46564 2.48385 2.49747 2.49031 2.51458 2.5149 2.52632 2.54689 2.56077 2.57821 2.57877 2.59104 2.57625 2.55987 2.5694 2.56244 2.56599 2.54696 2.52479 2.50345 2.48306 2.50934 2.4512 2.43586 2.40664 2.38721 2.3816 2.36415 2.33408 2.31225 2.28801 2.26583 2.24054 2.2135 2.19678 2.16366 2.13945 2.11102 2.08389 2.05533 2.02899 2.00373 1.9752 1.94862 1.91982 1.89125 1.86307 1.83539 1.80641 1.77946 1.75333 1.72765 1.70417 1.68106 1.65971 1.64032 1.62386 1.6034 1.5829 1.56022 1.54167 1.53141 1.52329 1.51128 1.52125 1.51127 1.50753 1.51494 1.51777 1.55563 1.56948 1.57866 1.60095 1.61939 1.64399 1.67643 1.70784 1.74259 1.7815 1.81939 1.84942 1.87731 1.89895 1.91676 1.92987
我想平滑这个序列。该技术应该能够消除具有X和Y特征的数字,即单增或单减的误差。
如果没有消除,技术应该能够改变它们,这样系列就不会受到错误的影响。
我尝试过但失败了:
我试图测试值之间的差异。在某些特殊情况下它可以工作,但是对于本文中呈现的序列,数字之间的距离不是我可以消除错误的程度
我尝试应用一个计数器,它是一些 X,然后只接受更改,否则点仅映射到前一个点。在这里我很难确定 X 的值,因为这是基于用户交互的,我并不是它的真正控制者。如果用户交互是这样的,它的情节将是一个锯齿形图案,我最终会出现“根本没有检测到用户移动数据”的情况。
请分享您知道的技术。
PS:本例中提供的数据是一个特例。没有典型的数字将出现的模式,但我们希望某个范围与所有示例都是连续的。我正在寻找的解决方案是通用的。