Прогнозирование временных рядов - это метод прогнозирования будущего движения продаж, фондовых рынков, доходов и т. д. По сути, временные ряды - это статистическая модель, которая пытается определить будущие грубые данные на основе исторических закономерностей. Данные временных рядов должны иметь даты как одну из функций. Прогнозирование можно делать на годовой, ежемесячной, ежеквартальной, еженедельной, ежедневной основе. Разработка нескольких мощных пакетов, таких как fbprophet ,..

Бизнес-проблема: Что касается любого бизнеса, количество клиентов, приносящих доход, будет намного меньше, чем общее количество клиентов, с которыми бизнес взаимодействует. Поэтому для каждого бизнеса действительно важно понимать, анализировать и прогнозировать области получения дохода. Описание Kaggle Challenge: Посетите: Прогнозирование доходов клиентов с помощью Google Analytics Правило 80/20 подтвердилось для многих предприятий - только небольшой процент клиентов приносит..

Прогнозирование временных рядов с использованием моделей AR, MA и ARIMA. «Если вы можете заглянуть в семена времени и сказать, какое зерно будет расти, а какое нет, то говорите со мной. «- Уильям Шекспир Введение Прогнозирование , безусловно, является наиболее важным и часто используемым приложением прогнозной аналитики, поскольку оно оказывает значительное влияние как на прибыль, так и на прибыль организации. Каждая организация готовит долгосрочное и краткосрочное..

Анализ, визуализация и прогнозирование временных рядов с помощью LSTM Статистический тест нормальности, тест Дики – Фуллера на стационарность, Долгосрочная краткосрочная память Название говорит само за себя. Без лишних слов, поехали! Данные Данные представляют собой измерения потребления электроэнергии в одном домохозяйстве с частотой дискретизации в одну минуту за период почти 4 года, которые можно скачать здесь . Доступны различные электрические величины и некоторые..