Анализ временных рядов состоит из использования наших существующих знаний о наборах данных для прогнозирования и выдвижения гипотез. Машинное обучение дает специалистам по данным возможность создавать убедительные рассказы о своих данных, используя инструменты, которыми они уже обладают. Пока они находятся на этапе обучения, он помогает им в разработке и тестировании их модели машинного обучения. Машинное обучение делает точные прогнозы с помощью алгоритмов и статистических моделей, а не анализа временных рядов. Поначалу это может показаться сложным, но процесс хорошо организован и хорошо структурирован. Здесь мы рассмотрим основы Python для обработки шаблонов временных рядов. Используя интерактивные запросы Python и широкий спектр инструментов, мы можем проводить анализ временных рядов. Наборы данных временных рядов можно создавать и загружать различными способами, их можно анализировать для определения тенденций и сезонности. Примеры Python покажут как теоретические, так и практические аспекты анализа временных рядов, включая его структуру и компоненты.
Обсуждение анализа данных началось! В ходе этого разговора вы получите четкое представление о каждой теме. Первая тема, которую мы рассмотрим, — это анализ временных рядов. Здесь мы обсудим его определение, цель и применение в различных дисциплинах. Нашим следующим шагом будет научиться работать с данными временных рядов Python. Для анализа данных на популярном языке программирования Python доступно несколько библиотек и инструментов. В этом руководстве будут продемонстрированы основы обработки данных временных рядов с использованием Python. Затем мы более подробно рассмотрим переменные, участвующие в анализе временных рядов. Чтобы анализировать данные точно и проницательно, необходимо понимать эти переменные. Комплексный анализ должен учитывать, как взаимосвязаны различные типы переменных. В качестве следующего шага мы рассмотрим их отношения. Наша способность прогнозировать будущие точки данных зависит от понимания их взаимодействия и их влияния друг на друга. На этом этапе необходимо использовать несколько статистических методов, включая простые метрики корреляции и более сложные статистические подходы. В конце наше обсуждение раскроет тенденции и сезонные факторы в данных временных рядов. При выявлении более крупных закономерностей в данных необходимо учитывать два ключевых аспекта: анализ временных рядов и выявление закономерностей. Эти элементы используются во многих областях, включая маркетинг и финансы. Мы рассмотрим основные принципы анализа временных рядов, включая реализацию Python.
