Статья подготовлена для студентов курсов «Математика для Data Science» в образовательном проекте OTUS. Зависимость структуры ряда от времени играет ключевую роль при моделировании или анализе временных рядов с различным типом процесса. В задаче анализа временного ряда со сложной структурой часто применяются модели класса ARIMA(p,d,q), которые моделируют различные ситуации, встречающиеся при анализе стационарных и нестационарных рядов. В зависимости от анализируемого ряда, модель ARIMA (p,d,q)...

В сфере моделирования временных рядов ARIMA-модели сейчас являются самыми популярными. Однако, поскольку для очень многих компаний приоритетной является работа с данными, обладающими временной структурой, в мире активно появляются все новые методы и модели. Одна из таких – модель Orbit, разработанная в компании Uber. Модель относится к моделям экспоненциального сглаживания и выпущена в виде Python-библиотеки для открытого использования...