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...

Модель Хольта-Винтера (алгоритм тройного экспоненциального сглаживания) – метод прогнозирования Временных рядов (Time Series), учитывающий тренд, Cезонность (Seasonality) и Шум (Noise). Анализ временных рядов – это наиболее широко используемая область Науки о данных (Data Science) и Машинного обучения (ML); он использует исторические данные, чтобы определить тенденцию. На прогнозируемые значения могут влиять определенные внешние факторы, которые известны как Предиктор (Predictor Variable), например, на продажи продукта влияет скидка, или температура зависит от влажности и скорости ветра и т...