Рассмотрим способ разложения временного ряда на трендовую, сезонную и остаточную составляющие. Под трендом понимаем общую закономерность ряда (изменение среднего значения со временем), под сезонностью — повторяющуюся закономерность в определенных периодах (чтобы говорить о сезонности, в датасете должно быть несколько периодов).
Для демонстрации загрузим набор данных о статистике пассажирских перелетов с 1949 по 1960 из библиотеки pmdarima: Разложение на перечисленные выше составляющие можно произвести с помощью функции seasonal_decompose из модуля statsmodels...
Если вы занимаетесь прогнозированием и планированием, то поиск новых инструментов для работы и углубление профессиональных знаний могут быть для вас особенно актуальны. В сегодняшнем материале предлагаем вам ознакомиться с относительно новым IT-решением с открытым исходным кодом GluonTS, который может использоваться для анализа данных с временными рядами. Изначально GluonTS был разработан в компании Amazon в 2019 году для ее внутренних нужд: предполагалось с помощью этого инструмента создавать алгоритмы поиска аномалий в работе приложений, связанных с временными рядами...