Раскрытие возможностей анализа временных рядов Python: выявление скрытых тенденций среди потока данных, выявление иголок в стоге сена временных рядов. В этой статье мы обсудим, как обнаруживать тенденции в данных временных рядов с помощью Python, что может помочь выявить интересные закономерности среди тысяч временных рядов, особенно на сложном рынке нефти и газа. Однако, благодаря мощи Python и объединенным силам линейной регрессии и статистики Кендалла Тау, мы можем преодолевать..

Подход на основе анализа данных для сокращения времени простоя в ресурсоемких отраслях с использованием машинного обучения. В нефтегазовой отрасли широко используются различные типы стратегий технического обслуживания. Сегодня нефтегазовая промышленность может использовать науку о данных или машинное обучение вместо того, чтобы полагаться на старые методы обслуживания, чтобы лучше прогнозировать отказы оборудования и проводить анализ первопричин. Работы по техническому обслуживанию можно..

«Наука о данных включает в себя набор принципов, определений проблем, алгоритмов и процессов для извлечения неочевидных и полезных шаблонов из больших наборов данных» (Kelleher, 2019). Я закончил читать эту книгу около 6 месяцев назад. Хорошо написанное и отличное объяснение подхода к науке о данных во многих аспектах. Как консультант, работающий именно в области управления данными, имеющий дело с большими данными и программным обеспечением, книга дает некоторое представление о том,..