В качестве исходных данных приведена статистика продаж помесячно. Требуется подготовить прогноз на 6 месяцев и рассчитать доверительный интервал. Необычно было увидеть на входе одномерный ряд. Пришлось вспоминать какой метод работает с одномерными временными рядами. Кроме того, интересно было найти решение для расчёта доверительного интервала. Кстати по доверительному интервалу не так уж и много информации. В основном всё общего плана - дана последовательность, посчитан интервал. А вот что делать, когда в датафрейме дана статистика продаж помесячно, с учетом общего тренда и сезонности...

У нас есть данные по стоимости одной единицы разных товаров. Каждому товару соответствует свой оборот. Как построить гистограмму по обороту интервалов стоимости? Т.е. узнать какой оборот в заданном интервале цен? Пишем код #python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('some_data.xlsx') df.info() # Создаем интервалы по горизонтали, кратность 10 bins = range(0, int(df['Price'].max()) + 10, 10) # Группируем данные по интервалам и суммируем значения 'Income_rub' df_grouped = df...