Хотите узнать, как скользящее среднее и фильтр Калмана улучшают анализ временных рядов? Узнайте их применение в финансовом секторе и других сферах! Введение в Custom Transforms для временных рядов: Скользящее среднее, Фильтр Калмана и другие методы В анализе данных, особенно при работе с временными рядами, правильное и эффективное использование различных методов обработки информации играет ключевую роль в принятии обоснованных и оперативных решений. Один из популярных подходов к этому – применение custom transforms, то есть специальных преобразований данных...

Узнайте, как использовать Timescale Vector для анализа временных рядов | Автор: Марина Погодина Timescale Vector для временных рядов — это способ подружить векторный поиск и аккуратную аналитику по времени в одной базе, и мне это особенно нравится в продуктах на ИИ. В России часто надо учитывать 152-ФЗ, хранить данные локально и показывать прозрачные метрики, поэтому подход, где векторы лежат рядом с событиями во времени, оказывается не только удобным, но и юридически предсказуемым. В этой инструкции...

Временные ряды представляют собой последовательности данных, собранных и упорядоченных по времени. Каждое значение связано с определённым моментом или интервалом времени, что позволяет отслеживать изменения и выявлять закономерности, критически важные для анализа экологических процессов. Эти данные могут включать уровень загрязнения воздуха, температуру воды, численность популяций животных или растительности. Часто требуется применение специализированных методов обработки и анализа для извлечения значимой информации...