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`...

Одна из самых распространенных ошибок в анализе данных временных рядов, которую совершают новички – это предположение, что данные имеют регулярные точки и не содержат пропусков. На практике это обычно не подтверждается и приводит к неверным результатам. В реальных датасетах часто отсутствуют точки данных, а имеющиеся расположены неравномерно или непоследовательно. Поэтому перед анализом данных временных рядов следует провести этап предварительной подготовки: • Понять временной диапазон и детализацию временного ряда по точкам данных с помощью визуализации датасета; • Сравнить фактическое количество...