处理静态数据基线不合格通常需要以下步骤：
1. **识别问题原因**：首先需要确定为什么静态数据基线不符合要求。可能的原因包括数据质量问题、数据收集方法不当、数据处理过程中出现错误等。
2. **修复数据问题**：针对识别出的问题，采取相应的修复措施。这可能包括清洗数据、修正错误、补充缺失数据等操作，以确保数据的准确性和完整性。
3. **重新评估基线标准**：如果静态数据基线不合格是因为基线标准不合理或过于严格，那么可能需要重新评估基线标准，并进行适当的调整。
4. **更新数据管理策略**：根据经验教训，更新数据管理策略，包括数据收集、存储、处理和验证等方面的流程和标准，以防止类似问题再次发生。
5. **监控和持续改进**：建立监控机制，定期检查数据基线是否符合要求，并持续改进数据管理和处理流程，以确保数据质量的稳定性和持续改进。
6. **沟通和报告**：向相关利益相关者沟通静态数据基线不合格的情况，说明问题原因、修复措施和未来改进计划，保持透明度和沟通畅通。
通过以上步骤，可以有效处理静态数据基线不合格的情况，并提高数据管理和质量控制的水平。
其实这个是个很好的问题，没什么人来回答实为可惜。
一般我们在质量管控中，用到了控制图，但是这个也只是用到了静态门限，超过门限是和时间没有关系的，不存在周期性，其实这个也符合质量管控的要求，没有谁说每年中秋的时候质量标准可以降低一些，一般超过门限的我们就要发生告警，提示质量管理人员样本中出现了脱控状态，需要增加处理手段。所以，控制图是一种常见的方法。
另一种方法我们叫它动态基线，其实就是将同期数据作为样本空间，利用95%的置信度来算出两侧的值作为上下基线，然后再分别设置容忍度，查过容忍度的数据点，我们叫他异常点，异常点可能存在问题，但不一定真有问题，所以我们都会发出预警通知给管理人员进行确认，如果确认这个数据是问题数据，我们要把他从样本空间中剔出，别让他妨碍后续上下基线的计算。综上所述，静态基线和动态基线已经能够满足我们日常需要了。
如果再往准确性上靠拢还得需要用到时间序列预测算法，目前来讲ARIMA算法的准确性还是不错的，而且他不要求数据具有平稳性，挺好。希望对你有帮助。
