Кластеризация временных рядов // Бесплатный урок OTUS
Анализ временных рядов с использованием библиотеки Prophet В современном мире, где данные играют ключевую роль в принятии стратегических решений, анализ временных рядов занимает центральное место в предсказании трендов и планировании. Стремительный рост объемов данных в сочетании с необходимостью оперативного реагирования на изменения делает анализ временных рядов критически важным инструментом для бизнеса и науки.В этом контексте, библиотека Prophet, разработанная командой Facebook, выделяется как мощное и интуитивно понятное средство для анализа временных рядов. Prophet предназначена не только для специалистов в области анализа данных, но и для всех, кто нуждается в надежных прогнозах и эффективных решениях на основе временных данных. Её роль заключается не только в сокращении затрат на разработку сложных моделей, но и в упрощении процесса анализа, позволяя более оперативно реагировать на изменения в данных. Читать далее https://habr.com/ru/companies/otus/articles/754226/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=754226
📝Анализ данных временных рядов: 5 советов Data Scientist’у
Одна из самых распространенных ошибок в анализе данных временных рядов, которую совершают новички – это предположение, что данные имеют регулярные точки и не содержат пропусков. На практике это обычно не подтверждается и приводит к неверным результатам. В реальных датасетах часто отсутствуют точки данных, а имеющиеся расположены неравномерно или непоследовательно. Поэтому перед анализом данных временных рядов следует провести этап предварительной подготовки: • Понять временной диапазон и детализацию временного ряда по точкам данных с помощью визуализации датасета; • Сравнить фактическое количество...