Мы с вами продолжаем практический курс по анализу данных, и это уже 4 занятие. Предыдущие занятия можно посмотреть здесь, здесь и здесь. На последнем занятии мы подготовили данные, которые сохранили в csv-файл, а также определили, что вместо 4 цен можно использовать цену закрытия. И по сложившейся традиции мы создаем новый блокнот, подключаем гугл-диск. Весь код можно увидеть здесь. Мы начинаем с импорта библиотек: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels...

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...