На своем канале мы часто делимся находками и сервисами, которые будут полезны прогнозистам, и часто это решения на основе искусственного интеллекта.
Однако не будем забывать и про классические методы, которые основываются на использовании статистических функций – ARIMA, ETS, Theta и другие.
При работе с ними есть потребность в том, чтобы подготовить базовую модель, способную демонстрировать довольно высокое качество прогноза – в этом могут помочь разнообразные решения, которые облегчают труд специалиста по работе с данными (data scientist).
С их помощью можно автоматизировать ключевые процессы на этапе сбора и подготовки данных, а также процессы, связанные с выбором и обучением моделей. Одним из примеров такого решения является сервис Prophet Facebook*.
Это библиотека с открытым кодом, разработанная для прогнозирования большого числа различных бизнес-показателей. Она учитывает сезонные компоненты, которые отвечают за моделирование периодических (недельных и годовых) изменений, тренды, аномальные дни и возможные ошибки.
Если же у вас есть потребность в более глубоком погружении в работу именно с классическими методами, то узнать больше об ARIMA можно в специальном обучающем вебинаре от Центра статистических технологий Analytera, предусматривающем рассмотрение не только теории, но и практики применения метода.
Правда, это скорее полноценный образовательный мини-курс, поскольку в дополнение к записи вебинара слушатели получают практические задания с последующей проверкой их ответов экспертом с 10-летним стажем консультационной и аналитической деятельности.
*Facebook – проект компании Meta Platforms Inc., деятельность которой в России запрещена.