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...

Модель Бокса — Дженкинса (Авторегрессионная интегрированная скользящая средняя, англ. Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) – Алгоритм (Algorithm) Машинного обучения (ML), позволяющий делать прогнозы на основе Временных рядов (Time Series), т.е. исторических наблюдений. Если у организации есть возможность лучше прогнозировать объемы продаж продукта, она будет в более выгодном положении для оптимизации уровней запасов. Это может привести к увеличению ликвидности денежных резервов организаций,...