Прогнозирование временных рядов (Time Series Forecasting) — это процесс предсказания будущих значений на основе исторических данных, упорядоченных во времени. В Python есть множество библиотек и методов для выполнения прогнозирования временных рядов, начиная от простых статистических моделей и заканчивая сложными моделями машинного обучения. Основные библиотеки Python для прогнозирования временных рядов: Statsmodels: Предоставляет классические статистические модели, такие как ARIMA, Exponential Smoothing и другие. Хорошо подходит для понимания основных принципов прогнозирования временных рядов и для моделей, которые не требуют большого объема данных...

Прогнозирование временных рядов — полезный метод науки о данных, который можно применять в самых разных отраслях и областях. Вот руководство по началу работы с основными концепциями, лежащими в его основе. Прогнозирование временных рядов — это задача прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. Примеры из разных отраслей включают прогнозирование погоды, объемов продаж и цен на акции. Совсем недавно он был применен для прогнозирования ценовых тенденций для криптовалют, таких как биткойн и эфириум...