Публикации по теме 'time-series-analysis'
Короткометражки по науке о данных: декомпозиция
Значительные выгоды иногда достигаются простейшими методами.
В первой из серии коротких статей я хотел бы изложить ключевую идею относительно входных данных: разделение наших обучающих функций и извлечение более фундаментальных функций, которые их составляют, позволяет нам существенно улучшить прогностическое качество наших моделей.
Чтобы проиллюстрировать нашу точку зрения, предположим, что мы пытаемся сгенерировать прогноз будущих значений произвольного временного ряда. Для..
Прогнозирование времени попадания: другой способ вероятностного прогнозирования временных рядов
Сколько времени требуется для достижения определенного значения?
Возможность делать точные прогнозы является фундаментальной для любого приложения для прогнозирования временных рядов. Следуя этой цели, специалисты по данным привыкли выбирать лучшие модели, которые сводят к минимуму ошибки с точки зрения точечного прогноза . Это правильно, но не всегда может быть лучшим эффективным подходом.
Специалистам по данным следует также рассмотреть возможность разработки моделей..
Методы прогнозирования временных рядов
Полная теоретическая интуиция о временных рядах и различных связанных с ними терминологиях уже опубликована в предыдущем блоге . Этот блог полностью посвящен различным моделям/методам прогнозирования временных рядов. Ниже приведены методы, которые рассматриваются в этом блоге:
Прогнозирование временных рядов с помощью методов сглаживания
Экспоненциальное сглаживание Метод Холта-Уинтерса
Одномерное прогнозирование временных рядов
Авторегрессия (AR) Скользящая..
Использование анализа временных рядов для прогнозирования близких сближений с Землей объектов, сближающихся с Землей
Если нас поразит столкновение, приведшее к вымиранию человечества, оно, скорее всего, произойдет весной или осенью.
Введение
Если бы вы спросили 100 человек, что, по их мнению, является самым большим риском для человеческой цивилизации, я бы поспорил, что тремя главными ответами были бы ядерная война, глобальная пандемия и глобальное потепление/изменение климата. Однако менее 10 лет назад метеор диаметром около 20 метров и массой 10 000 тонн взорвался в 30 км над городом Челябинск..
Руководство для начинающих по прогнозированию временных рядов
Прогнозирование временных рядов — это использование модели для прогнозирования будущих значений на основе ранее наблюдаемых значений. Это важнейший компонент многих деловых и экономических процессов принятия решений, поскольку он позволяет организациям делать обоснованные прогнозы будущих событий. В этом руководстве мы предоставим обзор прогнозирования временных рядов, в том числе его важность, различные типы моделей и практические советы для читателей, которые плохо знакомы с этой темой...
Проект Data Science: прогнозирование продаж с помощью модели ARIMA
Эта статья была написана Алпарсланом Месри и Джемом ОЗЧЕЛИК .
В этом исследовании мы создадим модель ARIMA для прогнозирования будущих объемов продаж на рынке с использованием Python.
Давайте импортируем необходимые библиотеки для операций и процедур, которые мы будем выполнять в нашей работе;
После импорта наших библиотек выполняем импорт набора данных:
Когда мы посмотрим на df, мы увидим, что данные даты в столбце «Месяц» не очень регулярны. Нам нужно отредактировать..
Краткое руководство по глубокому обучению для многоуровневой классификации временных рядов
Работа с данными временных рядов довольно громоздка, учитывая разнообразие компонентов в данных и шаги, которые необходимо предпринять при подготовке данных для обучения из дампа необработанных данных. Более того, использование моделей машинного обучения или глубокого обучения в такой форме данных довольно сложно, особенно если вы новичок в этой области. В этой статье я хочу поделиться своими наблюдениями и несколькими советами о том, как решить некоторые из основных проблем в..
