Как обрабатывать временные ряды?

Что такое временные ряды?

Временной ряд — это набор наблюдений, сделанных последовательно во времени. Примеры: цены акций, температура, количество посетителей сайта. Основная задача — прогнозирование будущих значений на основе прошлых.

Основные этапы обработки

• Стационарность: ряд должен иметь постоянные среднее и дисперсию. Если нет — применяют дифференцирование или логарифмирование.
• Декомпозиция: разложение на тренд, сезонность и остатки.
• Выбор модели: ARIMA, SARIMA, Prophet, LSTM.

Пример кода на Python

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('sales.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# Проверка стационарности (тест Дики-Фуллера)
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
result = adfuller(data['sales'])
print('p-value:', result[1])

# Если p-value > 0.05, применяем дифференцирование
data_diff = data.diff().dropna()

# Обучение модели ARIMA
model = ARIMA(data, order=(1,1,1))
model_fit = model.fit()

# Прогноз
forecast = model_fit.forecast(steps=10)
print(forecast)

Вывод

Обработка временных рядов требует понимания стационарности, сезонности и выбора подходящей модели. Это ключевой навык для задач прогнозирования в финансах, логистике и аналитике.