航空工业里的数据，真不是一般的杂又多，尤其是那些时序流数据，起来挺考验功夫的。数据挖掘技术用得好，能帮你把杂乱数据变成能用的情报——不管是想找异常值、预测故障，还是想优化调度，都能派上用场。像是聚类、分类、回归这种常见任务，用在航空场景里还挺合适。

这篇论文就讲了不少实际例子，比如怎么用异常值找出传感器异常数据，或者通过预测模型预判零件寿命。要是你用的是商业工具，比如 SAS、RapidMiner 这类，里面其实已经集成了不少好用的功能，拖拖拉拉就能跑模型，挺省事的。

还有些朋友用MATLAB数据，像下面这些资源就蛮适合做异常值的，什么残差、Gibbs 抽样都有。如果你是那种喜欢动手调代码的，可以看看这些：

基于残差的异常值检测算法 matlab、 MATLAB 开发删除异常值的迭代实现，用起来也还挺顺手。

，如果你做航空数据，尤其是面对大批量飞行数据或维护日志，用点数据挖掘技术绝对能让你事半功倍。哦对，记得先把异常值剔干净，不然模型跑起来容易翻车。

如果你最近正折腾数据清洗、时间序列这些活儿，建议把这篇论文翻一翻，里面还有不少能直接拿来用的技巧。