缺失数据：缺失数据是指在数据集中缺少某些观测值或特征值。这可能是由于记录错误、设备故障、数据丢失或采集过程中的其他问题导致的。
季节性或周期性波动：某些数据可能会显示出随时间变化的季节性或周期性模式。这种模式可能是由于季节性变化、周期性事件或其他周期性因素引起的。当分析这些数据时，应注意将这些波动与噪声区分开来。
在处理数据时，噪声可能会对分析和建模产生负面影响，需要采取适当的方法来减少或处理噪声。这可能包括使用滤波器、平滑技术、插补方法或其他数据清洗和处理技术来降低噪声的影响，并提高数据的质量和可靠性。