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`...

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...