Анализ временных рядов стал одним из ключевых направлений в науке о данных. От прогнозов погоды до анализа финансовых рынков — способность работать с данными, зависящими от времени, имеет огромное значение. Однако недавние разработки, представленные в блоге Google Research, показывают, что традиционный подход к анализу временных рядов можно значительно улучшить с помощью мульти-модальных моделей. Временные ряды — это данные, упорядоченные во времени, например, ежедневная температура, биржевые котировки или показатели датчиков IoT...

Анализ временных рядов — это магия, которая помогает предсказывать будущее! 🌟 Хотите узнать, что ждёт ваш бизнес, как изменится спрос или сколько посетителей будет на сайте завтра? Тогда давайте погружаться в этот захватывающий мир. 🌊 Временные ряды — это набор данных, упорядоченных по времени. Примеры: Главная цель анализа: найти закономерности (📊 тренды, 🔄 сезонность) и предсказать, что будет дальше. Начнём с методов, которые используются десятилетиями и до сих пор актуальны. Разделяем данные на три части: 📌 Используйте statsmodels или decompose из R...