human: 构建一个检测时间序列异常值的算法。
 bot: 要构建一个检测时间序列异常值的算法，可以使用基于模型的方法。首先，可以选择一个适当的时间序列模型，如ARIMA或LSTM。然后，使用该模型来拟合时间序列数据，并预测未来的数值。如果某个数据点与模型预测的数值之间的差异超过了一定的阈值，那么可以将其标记为异常值。此外，还可以使用异常检测算法，如离群点检测或聚类分析，来识别时间序列中的异常模式。这些算法可以发现与正常模式不符的数据点，并将其标记为异常值。最后，可以使用可视化工具将异常值在时间序列图中进行标记，以便进一步分析和处理。