産業用IoTシステムは膨大な時系列データを生成しますが、生データはしばしば不完全です。欠損値、異常値、センサーが一定値を出力し続ける固着値は、下流の分析や機械学習モデルを歪める可能性があります。本ガイドでは、統計的閾値やローリングウィンドウなどの実践的な検出方法と、補間、代入、フラグ付けなどのクリーニング戦略を紹介します。ドメイン知識を活用した検証の重要性も強調し、誤検出を防ぎます。データエンジニアやIoT開発者にとって、これらの技術を習得することで、信頼性の高いデータパイプラインと運用インサイトが得られます。また、クリーニング手法間のトレードオフも解説し、チームがユースケースに適した戦略を選べるようにします。
産業用IoTの時系列データでよくある欠損値、異常値、固着値の問題を、実践的な検出・クリーニング手法で解決する方法を解説します。