实时检测平均变化的CSV

Question

这段代码的目标是能够检测某些事件。

从图形上来说，我很容易发现事件

格局基本上在相同的平均水平附近，然后有一个小的下探，这是第一个事件。然后是最低点，然后上升并稳定下来，这是第2个事件，然后在该平均值的末尾是第3个事件，然后当它回到大致上它的最后一个事件之前的水平。

问题在于每个数据集都不同，但是它们都遵循该一般规则。但是正常的平均值可能是400，而另一平均值是1400。因此，我不能简单地说出它是否在此范围内。

基本挑战是提出一些好的变更检测方法，以防止误报。

一个引起问题的好例子如下：

有时候它会下降一两个点。

我没有提前得到所有数据，它是实时提供给我的，因此通常我只能保留以前X点的平均值（我可以改变X，通常为5或6）。

有什么好的方法可以为此编写代码，或者有什么想法可以解决此问题？还讨论了一种机器学习方法，但是由于我没有csv，而是实时获取原始数据，因此我不确定如何训练这样的神经网络（不是该部分的专家）。

将澄清任何问题。不是语言特定的问题。 （尽管最精通python）