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...

Как повысить точность моделирования временных рядов? Узнайте о техниках feature engineering и эффективных методах анализа данных! Введение в сложный мир анализа временных рядов представляет собой основательную задачу, требующую глубоких знаний как в статистическом анализе, так и в особенностях работ с данными, характеризующимися временными зависимостями. Эффективная обработка и анализ временных рядов требует не только понимания основных концепций, но и применения продвинутых техник создания признаков (feature engineering), которые могут значительно повысить точность предсказательных моделей...