Временные ряды
Временные ряды — это данные, которые меняются со временем: продажи, выручка, число заказов, активность пользователей, курсы валют и т. д. Аналитики постоянно сталкиваются с задачей предсказания, ведь бизнесу важно понимать, что будет дальше.
Почему это важно?
Прогнозирование помогает:
1️⃣ Следить за метриками – аналитики работают с показателями продукта и бизнеса, и важно не просто анализировать прошлое, но и понимать, что будет впереди.
2️⃣ Планировать – зная, сколько пользователей ожидается в приложении, можно подготовить инфраструктуру, рекламу или складские запасы.
3️⃣ Обнаруживать аномалии – прогноз помогает настроить алерты, чтобы сразу увидеть, если метрика резко изменилась.
4️⃣ Оптимизировать ресурсы – правильный прогноз снижает риски и позволяет компании тратить ресурсы эффективнее.
5️⃣ Автоматизировать процессы – динамическое ценообразование, прогнозы загрузки серверов, персонализированные рекомендации — всё это строится на временных рядах.
Как предсказывать?
🔵Классические методы – ARIMA, экспоненциальное сглаживание, BATS. Требуют опыта, но работают.
🔵Машинное обучение – превращаем временной ряд в табличный датасет и обучаем модели (градиентный бустинг, регрессия).
🔵Нейросети – трансформеры, LSTM, Temporal Fusion Transformer. Используются, когда данные сложные.
⚙️ Библиотеки
Etna (Tinkoff) – мощная библиотека для работы с временными рядами.
Prophet (Meta) – простой и удобный инструмент для быстрого прогнозирования.
NeuralProphet – Prophet, но с нейросетями.
Sktime – универсальная библиотека для временных рядов.
PyCaret – AutoML для предсказания временных рядов.
📚 Материалы
Вводный курс на Kaggle
Крутая статья от ODS
Лекции ВШЭ, как раз про ETNA
Временные ряды — это данные, которые меняются со временем: продажи, выручка, число заказов, активность пользователей, курсы валют и т. д. Аналитики постоянно сталкиваются с задачей предсказания, ведь бизнесу важно понимать, что будет дальше.
Почему это важно?
Прогнозирование помогает:
1️⃣ Следить за метриками – аналитики работают с показателями продукта и бизнеса, и важно не просто анализировать прошлое, но и понимать, что будет впереди.
2️⃣ Планировать – зная, сколько пользователей ожидается в приложении, можно подготовить инфраструктуру, рекламу или складские запасы.
3️⃣ Обнаруживать аномалии – прогноз помогает настроить алерты, чтобы сразу увидеть, если метрика резко изменилась.
4️⃣ Оптимизировать ресурсы – правильный прогноз снижает риски и позволяет компании тратить ресурсы эффективнее.
5️⃣ Автоматизировать процессы – динамическое ценообразование, прогнозы загрузки серверов, персонализированные рекомендации — всё это строится на временных рядах.
Как предсказывать?
🔵Классические методы – ARIMA, экспоненциальное сглаживание, BATS. Требуют опыта, но работают.
🔵Машинное обучение – превращаем временной ряд в табличный датасет и обучаем модели (градиентный бустинг, регрессия).
🔵Нейросети – трансформеры, LSTM, Temporal Fusion Transformer. Используются, когда данные сложные.
⚙️ Библиотеки
Etna (Tinkoff) – мощная библиотека для работы с временными рядами.
Prophet (Meta) – простой и удобный инструмент для быстрого прогнозирования.
NeuralProphet – Prophet, но с нейросетями.
Sktime – универсальная библиотека для временных рядов.
PyCaret – AutoML для предсказания временных рядов.
📚 Материалы
Вводный курс на Kaggle
Крутая статья от ODS
Лекции ВШЭ, как раз про ETNA