НАПИШИ ПРОГРАММУ ДЛЯ ОЦЕНКИ СЕЗОННЫХ КОЛЕБАНИЙ ДОХОДА ПРЕДПРИНИМАТЕЛЯ PYTHON

Доход предпринимателя может колебаться в зависимости от множества факторов, включая времена года и сезонные тенденции. Оценка сезонных колебаний дохода может быть полезной для планирования бизнеса и принятия важных финансовых решений.

В Python существует несколько библиотек для анализа временных рядов, таких как statsmodels и pandas. С использованием этих библиотек можно найти сезонные компоненты временного ряда, такие как среднее значение за сезон, амплитуда колебаний и так далее.

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# Загрузка данных из CSV
data = pd.read_csv("sales_data.csv")
# Преобразуем столбец с датами в формат даты
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
# Устанавливаем дату как индекс
data.set_index('Date', inplace=True)
# Создаем модель для анализа временного ряда
model = sm.tsa.seasonal_sea(model='add', freq='M')
results = model.fit(data)
# Оценка сезонных компонентов временного ряда
seasonal_components = results.seasonal

Кроме того, можно использовать данные о прошлых годах, чтобы прогнозировать сезонные колебания дохода предпринимателя на будущее. Для этого можно применять методы прогнозирования временных рядов, например, ARIMA или SARIMA.

Итак, программа для оценки сезонных колебаний дохода предпринимателя на Python может состоять из загрузки данных временного ряда в формате CSV, преобразования дат в формат даты, анализа сезонных компонентов временного ряда с использованием библиотеки statsmodels, а также прогнозирования будущих сезонных колебаний дохода предпринимателя с использованием методов прогнозирования временных рядов.

Расчёт времени выполнения программы на python #short

Андрей Алексеев. ETNA Time Series Library: удобное прогнозирование временных рядов

Python 15 советов/трюков по коду

Понятие временного ряда

Анализ временного ряда (Python)

Временные ряды. Аддитивная и мультипликативная модели

BLGPG-A41BE8652E28-24-11-24-00

Новые материалы: