Декомпозиция временных рядов

Декомпозиция временных рядов — это важный этап в анализе упорядоченных данных, позволяющий выделить ключевые компоненты, такие как тренд, сезонность и остатки. На нашем воркшопе мы подробно рассмотрим три основные модели декомпозиции: аддитивную, мультипликативную и LOESS, а также проведем первичный анализ временных рядов, включающий проверку на стационарность, оценку пропусков, длины ряда и его статистических показателей.

Вы обучитесь выбору модели декомпозиции временных рядов, используя первичный анализ данных для повышения точности прогнозов.

О чем узнаем в ходе воркшопа:
Для чего нужна декомпозиция временных рядов?
Первичный анализ: проверка пропусков, длины ряда, статистических показателей и тестирование на стационарность.
Практическое применение декомпозиции для анализа данных: выделение тренда, сезонности и остатков.
Решение реального кейса с использованием Loginom: пошаговая демонстрация процесса декомпозиции и интерпретация результатов.
Использование искусственного интеллекта: применение Gigachat и Olama для анализа временных рядов и интерпретации полученных результатов.

Практика в Loginom: решим практический кейс. Домашнее задание — разработка собственного сценария декомпозиции временного ряда на основе предоставленных данных.

Рекомендуются владение базовыми навыками по работе со сценариями в Loginom и знание цикла построения моделей машинного обучения.

Полная версия воркшопа: https://skills.loginom.ru/content/139...

Все возможности аналитической платформы: https://loginom.ru/platform

Скачать бесплатную редакцию Loginom: https://loginom.ru/download

Готовые отраслевые решения для бизнеса: https://marketplace.loginom.ru/solutions

Электронные курсы по Data Science: https://loginom.ru/skills

Наши социальные сети:
🔵 Telegram: https://t.me/loginom
⚪ Rutube: https://rutube.ru/channel/24607040/
🔵 ВК: https://vk.com/lg.platform

#Loginom #lowcode #datascience