Как повысить точность моделирования временных рядов? Узнайте о техниках feature engineering и эффективных методах анализа данных! Введение в сложный мир анализа временных рядов представляет собой основательную задачу, требующую глубоких знаний как в статистическом анализе, так и в особенностях работ с данными, характеризующимися временными зависимостями. Эффективная обработка и анализ временных рядов требует не только понимания основных концепций, но и применения продвинутых техник создания признаков (feature engineering), которые могут значительно повысить точность предсказательных моделей...

В сфере моделирования временных рядов ARIMA-модели сейчас являются самыми популярными. Однако, поскольку для очень многих компаний приоритетной является работа с данными, обладающими временной структурой, в мире активно появляются все новые методы и модели. Одна из таких – модель Orbit, разработанная в компании Uber. Модель относится к моделям экспоненциального сглаживания и выпущена в виде Python-библиотеки для открытого использования...