134 читали · 2 года назад
Получение компонент временного ряда
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...
1 год назад
Краткий обзор анализа временных рядов. Анализ временных рядов — одна из важных областей, подпадающих под область машинного обучения. Это чрезвычайно полезный анализ, когда вы имеете дело с данными, ограниченными во времени. Данные, имеющие упорядоченную последовательность (независимо от частоты) значений, находящихся через равные промежутки времени. Ограниченный по времени анализ становится очень полезным для понимания тенденций в разные периоды времени, и, что наиболее важно, он используется для анализа прогнозирования. Аналитика прогнозирования — это важнейший метод прогнозирования данных для будущих временных рамок на основе анализа исторических данных, а также выявления закономерностей в данных. Чтобы определить шаблоны данных, в любых данных временного ряда есть несколько компонентов. К ним относятся: 🔹Трендовый компонент: Устойчивое долгосрочное движение 🔹Сезонный компонент: Повторяющиеся движения (более одного года) 🔹Циклический компонент: остаточные колебания 🔹Нерегулярный компонент: периодические колебания На приведенных ниже иллюстрациях показаны различные компоненты и то, как они представлены в виде визуализации. Помимо этого, анализ временных рядов имеет множество ключевых вариантов использования и приложений в различных областях: прогнозирование продаж, прогнозирование спроса, прогнозы доходности, прогнозы рабочей нагрузки, анализ фондового рынка, исследования запасов и многое другое. Я надеюсь, что это поможет в кратком обзоре анализа временных рядов. Не стесняйтесь загружать / делиться им со своей сетью. Какие ключевые варианты использования вы можете придумать, используя анализ временных рядов? Периодические колебания На рисунках ниже показаны различные компоненты и то, как они представлены в форме визуализации. Помимо этого, анализ временных рядов имеет множество ключевых вариантов использования и приложений в различных областях: прогнозирование продаж, прогнозирование спроса, прогнозы доходности, прогнозы рабочей нагрузки, анализ фондового рынка, исследования запасов и многое другое. Я надеюсь, что это поможет в кратком обзоре анализа временных рядов. Не стесняйтесь загружать / делиться им со своей сетью. Какие ключевые варианты использования вы можете придумать, используя анализ временных рядов? Периодические колебания На рисунках ниже показаны различные компоненты и то, как они представлены в форме визуализации. Помимо этого, анализ временных рядов имеет множество ключевых вариантов использования и приложений в различных областях: прогнозирование продаж, прогнозирование спроса, прогнозы доходности, прогнозы рабочей нагрузки, анализ фондового рынка, исследования запасов и многое другое. Я надеюсь, что это поможет в кратком обзоре анализа временных рядов. Не стесняйтесь загружать / делиться им со своей сетью. Какие ключевые варианты использования вы можете придумать, используя анализ временных рядов? Прогнозирование продаж. Прогнозирование спроса. Прогнозы доходности. Не стесняйтесь загружать / делиться им со своей сетью. Какие ключевые варианты использования вы можете придумать, используя анализ временных рядов? Прогнозирование продаж. Прогнозирование спроса. Прогнозы доходности. Не стесняйтесь загружать / делиться им со своей сетью. Какие ключевые варианты использования вы можете придумать, используя анализ временных рядов? #искусственный интеллект #машинное обучение #временные ряды #прогнозирование #наука о данных #бизнес #технологии #будущее