В последние годы NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка) все чаще используется в задачах анализа временных рядов, что позволяет повысить точность прогнозирования на основе данных социальных сетей, новостных статей и других источников текстовой информации. Одним из главных методов NLP для анализа временных рядов является тональный анализ (Sentiment Analysis), который позволяет определять тональность текстового контента и прогнозировать, как это повлияет на будущие значения временных рядов. Примеры кода: Для использования NLP для анализа временных рядов можно использовать библиотеки Python, такие как `nltk` и `TextBlob`...

Статья подготовлена для студентов курса «Data Scientist» в образовательном проекте OTUS. Анализ временных рядов — тема, достойная отдельного освещения в рамках изучения Data Science. К сожалению, ей уделено мало места в стандартных программах ВУЗов, зато она повсеместно встречается на практике. Именно поэтому на курсе «Data Scientist» в OTUS анализу временных рядов посвящена отдельная лекция, состоящая из двух академических часов. Что такое временной ряд? К временному ряду можно отнести любой...