去除纵向数据中不连续的时间点

是指在一个时间序列数据中，移除那些时间点之间存在断裂或缺失的数据点。这种数据清洗操作常用于处理时间序列数据，以确保数据的连续性和完整性。

在云计算领域中，处理时间序列数据的需求非常常见，尤其是在监控、日志分析、金融等领域。下面是处理这类问题的一种常用方法：

1. 数据预处理：首先，需要对时间序列数据进行预处理，将其转化为统一的时间间隔。这可以通过插值、采样等技术来实现，确保数据的时间间隔一致。
2. 找出不连续的时间点：遍历数据，找出时间点之间的差异。如果某个时间点与前一个时间点的差异超过某个阈值，就可以判断这个时间点存在断裂。
3. 剔除不连续的时间点：将断裂的时间点对应的数据从时间序列中移除或进行补全。可以采用线性插值、均值填充等方法来补全缺失的数据。

这样，经过处理后的时间序列数据就可以保证连续性，可以更好地用于后续的分析和应用。

这种处理方法在腾讯云的时间序列数据库TSDB中也适用。TSDB是一款高性能、可伸缩的时序数据库，能够存储和处理大规模的时间序列数据。TSDB提供了灵活的数据写入和查询接口，支持数据的清洗和处理操作，方便用户对时间序列数据进行分析和挖掘。

腾讯云TSDB产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tsdb

总结： 去除纵向数据中不连续的时间点是一种常见的时间序列数据处理方法，可以通过数据预处理和剔除不连续时间点来确保数据的连续性。在腾讯云的时间序列数据库TSDB中，用户可以灵活地进行时间序列数据的处理和分析。