4 месяца назад
Временные ряды в машинном обучении
Временные ряды (англ. time series) — это последовательности чисел на оси времени. Задача 1 Измените тип данных Datetime с object на datetime64. Но прежде запустите код и просмотрите общую информацию о данных. В документации Pandas выберите любой способ преобразования данных. Формат вывода даты указывать не нужно: библиотека определит его самостоятельно. Напечатайте на экране информацию о таблице import pandas as pd data = pd.read_csv('/datasets/energy_consumption.csv') data['Datetime']=pd.to_datetime(data['Datetime']) print(data...
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