Мы с вами продолжаем практический курс по анализу данных, и это уже 4 занятие. Предыдущие занятия можно посмотреть здесь, здесь и здесь. На последнем занятии мы подготовили данные, которые сохранили в csv-файл, а также определили, что вместо 4 цен можно использовать цену закрытия. И по сложившейся традиции мы создаем новый блокнот, подключаем гугл-диск. Весь код можно увидеть здесь. Мы начинаем с импорта библиотек: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels...

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`...