В качестве исходных данных приведена статистика продаж помесячно. Требуется подготовить прогноз на 6 месяцев и рассчитать доверительный интервал. Дополнительное условие - сделать прогноз с помощью модели АRIMA.
Ссылка на код https://github.com/NikLaz25/Different-tasks/blob/main/arima_3.ipynb
Да, название прикольное.
Auto Regressive Integrated Moving Average - Авторегрессионная Интегрированная Скользящая Средняя
S впереди означает Seasonal - сезонность
Начинаем анализировать данные.
1. Построены графики исходного ряда, разности первого и второго порядка, совместно с графиками автокорреляции
2. Нахождение порядка авторегрессивного (AR) члена (p)
3. Определение порядка члена скользящей средней (MA) (q)
4. Проведен подбор по сетке гиперпараметров
Наилучший вариант с наименьшим критерием "Акаике" AIC.
5. Далее строим модель с наилучшими параметрами
6. Рассчитываем доверительный интервал по месяцам
7. Итоговая визуализация