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...

В мире, где данные — это новая нефть, разработка и тестирование приложений для анализа и прогнозирования сталкиваются с фундаментальной проблемой: где взять качественные, безопасные и разнообразные данные? Реальные данные могут быть конфиденциальными (согласно GDPR, CCPA и другим законам), неполными, несбалансированными или просто недоступными на ранних этапах разработки. Решение этой проблемы — синтетические данные. Это искусственно сгенерированная информация, которая математически и статистически отражает свойства реальных данных, но не содержит никакой реальной, конфиденциальной информации...