Рассмотрим способ разложения временного ряда на трендовую, сезонную и остаточную составляющие. Под трендом понимаем общую закономерность ряда (изменение среднего значения со временем), под сезонностью — повторяющуюся закономерность в определенных периодах (чтобы говорить о сезонности, в датасете должно быть несколько периодов). Для демонстрации загрузим набор данных о статистике пассажирских перелетов с 1949 по 1960 из библиотеки pmdarima: Разложение на перечисленные выше составляющие можно произвести с помощью функции seasonal_decompose из модуля statsmodels...

Сезонность в поисковых запросах — это не просто ежемесячные пики и провалы. Это сложная смесь повторяемых циклов, праздничных всплесков и медленного тренда в фоне. Понять эту картину важно для прогноза спроса, планирования маркетинга и обнаружения аномалий. В этой статье я прохожу по основным подходам к машинному анализу сезонности и объясняю, когда какой метод лучше применять. Я буду говорить о практических приёмах: от классического разложения рядов до современных гибридных моделей. По ходу отмечу слабые места каждого метода и дам конкретные советы по подготовке данных и валидации результатов...