Публикации по теме 'time-series-analysis'


M5 Прогнозирование — Оцените объем продаж товаров Walmart. | Чираг Притмани
Содержание: 1. Бизнес-проблема 2. Источник данных и обзор 3. Цель 4. Тип проблемы машинного обучения 5. Показатели эффективности 6. Почему машинное обучение лучше подходит для решения этой проблемы? 7. Существующие подходы 8. Исследовательский анализ данных 9. Мой первый подход 10. Разработка функций 11. Моделирование 12. Сравнение моделей в табличном формате 13. Оценка отправки на Kaggle (1,5 % лучших заявок)..
Азбука анализа временных рядов
Позвольте мне начать с высказывания: «Время имеет существенное значение». Я знаю, что вы, ребята, согласитесь с этим, потому что до сих пор, чему бы мы ни учились, мы никогда не принимали во внимание время. Время – один из важнейших факторов, который необходимо учитывать. Мы не можем просто продолжать предсказание и не рассматривать время как аспект. Ну, конечно, мы можем идти вперед и предсказывать, но тогда сама суть, которую принесет время, останется позади. Могут возникнуть вопросы,..
Прогнозирование временных рядов с использованием моделей ARIMA: пошаговое руководство
Прогнозирование временных рядов — это статистический метод, используемый для прогнозирования будущих значений переменной, зависящей от времени, на основе прошлых наблюдений. Данные временных рядов можно найти в самых разных областях, включая финансы, экономику, инженерию и социальные науки. Среди различных методов прогнозирования временных рядов обычно используются модели ARIMA (авторегрессионное интегрированное скользящее среднее) из-за их универсальности и эффективности. В этой статье мы..
Прогнозирование спроса на электромобили и коммерческие зарядные устройства в штате Вашингтон
В каких округах Вашингтона будет больше всего электромобилей и больше всего потребуется коммерческих зарядных устройств? Если вы выходили на улицу в последние пару месяцев, скорее всего, вы чувствовали себя тающим шариком мороженого больше, чем в любое другое лето. Что ж, не случайно глобальная температура поверхности суши в июне 2021 года была самой высокой за всю историю наблюдений, согласно данным Национального центра экологической информации NOAA.¹ Эти экстремальные температуры..
Создание предсказателя курса акций Python
Цель этого руководства — построить модель нейронной сети, которая может прогнозировать цены на акции с помощью искусственного интеллекта. Мы надеемся, что сможем удовлетворить Элона Маска, работая с акциями Tesla. Следующие предварительные условия помогут вам извлечь максимальную пользу из этого руководства. Требования Язык программирования Python должен быть хорошо понят. Умение хорошо разбираться в нейронных сетях. Среда для развития Python и Tensorflow должны быть..
Практические подходы к устранению сезонности и нормализации данных при анализе временных рядов
В первой части этой серии мы увидели, что очистка данных является важным шагом в процессе анализа временных рядов . Как правило, он состоит из следующих подэтапов: Обработка пропущенных значений Удалить тренд Удалить сезонность Проверить на стационарность и при необходимости сделать стационарным Нормализация данных Удалить выбросы Сглаживание данных В статье представлены общие рекомендации по удалению сезонности и нормализации данных временных рядов . Помните, что в..
Sktime: универсальный магазин для анализа временных рядов в Python
Sktime: универсальный магазин для анализа временных рядов в Python Введение Sktime  – это библиотека Python с открытым исходным кодом для анализа временных рядов. Он предоставляет унифицированный интерфейс для выполнения нескольких задач обучения временных рядов, включая прогнозирование, классификацию, регрессию, кластеризацию, аннотирование и уменьшение размерности. Sktime также предоставляет интерфейсы для связанных библиотек, таких как scikit-learn, statsmodels, tsfresh, PyOD и..