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场景名称：涤纶长丝市场价格预测与分析 适用对象：涤纶长丝生产企业、贸易商、下游纺织客户、金融机构、研究机构及行业主管部门 本数据集及关联分析方法可解决以下具体问题： 市场价格行情跟踪：提供每日主流涤纶长丝品种及规格的商谈参考价格和厂商报价，反映市场实时价格水平及变动趋势 价格趋势研判：通过历史价格数据的对比分析（如同比、环比变动），判断市场价格走势及周期性波动特征 价差与盈利分析：结合上游PTA、MEG等原料价格数据，计算涤纶长丝加工价差，评估行业盈利水平变化 市场情绪监测：通过跟踪企业报价涨跌情况及市场成交氛围变化，分析厂商预期分歧与市场多空博弈态势 禁用场景： 不得用于未经授权的第三方交易或转让 不得用于操纵市场价格或从事不公平竞争行为 不得用于侵犯企业商业秘密或损害企业合法权益的活动 不得作为期货、衍生品等金融产品的唯一定价依据，需结合其他市场信息综合判断1.数据获取 根据协议授权、 交易平台以及报价系统等获取基础价格数据，根据产业特点，产品规格供应权重等，每日获取7-8组样本数据。 2. 数据预处理与标准化规则 单位与格式归一化： 对多源异构数据进行计量单位换算（统一为标准单位）及日期/文本格式规范化处理。 缺失值插补算法： 采用时序填充策略，利用前向填充（Forward Fill）或后向填充（Backward Fill）算法，基于相邻时间点数据保持序列连续性。当连续缺失值数量超过预设阈值（如≥3个时间点）时，该区间标记为无效数据，不进行填充，避免引入虚假趋势。 异常值清洗逻辑： 运用基于正态分布假设的3σ原则或四分位距（IQR）法检测离群点，并结合行业业务阈值（如上下限逻辑）判定异常成因。对判定为异常的数据点，若其偏离程度在阈值边缘（如不超过上限的20%），则采用前后时间点的线性插值进行修正；若严重偏离业务阈值，则直接剔除该样本，并记录异常日志备查。 3. 价格指数算法模型 加权推算： 基于清洗后的样本数据，根据样本规模赋予权重Wi，根据样本数据权重情况样本1-样本3采用权重指数（W1），样本4-样本8采用权重指数 (W2)。为了更好的体现指数的有效性，引入可信度系数λ（用于核验数据的质量）进行初始价格推算： Pinitial=∑(Pricei×Wi)×λ 动态校准因子： 引入关联品类及规格比价因子K，对初始推算结果进行修正： Pcalibrated=Pinitial+K 标准化输出： 经多因子加权综合运算后，执行取整算法（Step函数），以5和10为步长进行数值规整，采用四舍五入原则确定最终步长档位（例如，按5为步长时，9982取整为9980，9987取整为9900），输出最终标准化价格指数。