АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ PYTHON

Анализ временных рядов является важной задачей в Data Science и машинном обучении. Python - один из самых популярных языков программирования, используемых для анализа временных рядов благодаря большому количеству библиотек и инструментов, доступных для этой задачи.

Одним из наиболее часто используемых инструментов для анализа временных рядов в Python является библиотека pandas. Она предоставляет широкий спектр возможностей для работы с временными рядами, включая загрузку, представление, агрегацию и анализ.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('time_series_data.csv')
print(data.head())

Также библиотека NumPy предоставляет множество математических функций для работы с временными рядами, включая вычисление среднего, медианы, стандартного отклонения и корреляции.

Для визуализации временных рядов можно использовать библиотеку Matplotlib. Она предоставляет возможности для построения графиков, диаграмм и других типов визуализации, что позволяет проанализировать многомерные временные ряды и выявить закономерности в данных.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
time_series = np.random.randn(1000)
plt.plot(time_series)
plt.show()

В Python также доступны другие библиотеки для анализа временных рядов, такие как StatsModels, Prophet и Tensorflow. Выбор подходящей библиотеки зависит от специфики задачи и предпочтений программиста.

Лекция 9. Прогнозирование на основе регрессионной модели

Кластеризация временных рядов: зачем, кому и как - Вебинар Станислава Гафарова - pygame.rus

Анализ Данных на Python и Pandas

14-11 Временные ряды в python

Анализ данных на Python за 2 недели (мой опыт и выводы из него)

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

BLGPG-C6EC9334FE7B-24-11-23-23

Новые материалы: