В последние годы NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка) все чаще используется в задачах анализа временных рядов, что позволяет повысить точность прогнозирования на основе данных социальных сетей, новостных статей и других источников текстовой информации. Одним из главных методов NLP для анализа временных рядов является тональный анализ (Sentiment Analysis), который позволяет определять тональность текстового контента и прогнозировать, как это повлияет на будущие значения временных рядов. Примеры кода: Для использования NLP для анализа временных рядов можно использовать библиотеки Python, такие как `nltk` и `TextBlob`...

Временной ряд – совокупность Наблюдений (Observation), собранных за определенный временной интервал. Этот тип данных используется для поиска долгосрочного тренда, прогнозирования будущего и прочих видов анализа. В отличие от Датасетов (Dataset) без временных рядов в качестве Признаков (Feature), наборы с временными рядами не выполняют основное требование линейной регрессии о независимости наблюдений. Наряду с тенденцией увеличиваться или уменьшаться, большинство датасетов с временными рядами демонстрируют периодические (например, сезонные) тенденции...