Прогнозирование временных рядов — полезный метод науки о данных, который можно применять в самых разных отраслях и областях. Вот руководство по началу работы с основными концепциями, лежащими в его основе. Прогнозирование временных рядов — это задача прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. Примеры из разных отраслей включают прогнозирование погоды, объемов продаж и цен на акции. Совсем недавно он был применен для прогнозирования ценовых тенденций для криптовалют, таких как биткойн и эфириум...

Разбор строковых полей с информацией о дате и времени встречается повсеместно, соответственно, любой анализ временного ряда не обходится без знания базовых возможностей по обработке эти данных. Если имеющаяся в pandas функция pandas.to_datetime() произведет автоматический разбор строки и трансформирует ее значения в тип даты, можно считать, что вам повезло, так как вся сложная работа выполнена за вас. В противном случае строковые данные нужно привести к одному из распространенных видов представления даты и времени...