关联噪声的出现往往源自于数据本身的特性或采样方式。在时间序列数据中，时间点之间可能存在一定的相关性，称为序列相关性，而这种相关性可能会导致关联噪声的出现。在空间数据分析中，空间上相邻的数据点往往会受到相似环境或影响，因此数据之间也可能存在相关性，形成空间相关性，从而产生关联噪声。除此之外，人为因素或测量方法等也可能引入关联噪声，例如测量设备的误差或者数据采集过程中的系统性偏差。
关联噪声的存在会对数据分析造成多方面的影响。关联噪声可能导致数据的自相关性，使得统计推断和假设检验失效，导致分析结果不准确甚至产生误导。在建立预测模型时，关联噪声也可能影响模型的性能，使得模型的预测结果产生偏差。关联噪声还可能对信号的提取和特征分析造成困难，降低数据挖掘和机器学习算法的准确度。
针对关联噪声的处理需要针对具体情况进行合适的方法选择。在时间序列数据中，常用的处理方法包括差分、滤波和自回归移动平均模型（ARMA）等，通过消除数据的自相关性来降低关联噪声的影响。在空间数据分析中，空间插值和空间平稳性分析等方法可以帮助识别和处理关联噪声。文献资料显示而采用时间序列分析方法时，使用自适应滤波器也有助于剔除关联噪声。
