Как вы можете помнить по первой статье "Маркетинговая аналитика на Python. Пишем код для RFM-сегментации", более 8 лет я работаю в сфере маркетинга для B2B и примерно столько же бешусь от дилетантского подхода к аналитике, который тянет за собой ряд проблем с определением ключевых метрик эффективности для компании (и, как следствие, с мотивацией сотрудников): Читать далее
Итак, друзья, продолжаем тему прогнозирования временных рядов с помощью Chronos. Напомню, что Chronos это фреймворк от компании Amazon — простой, но эффективный фрэймворк для предобученных вероятностных моделей временных рядов. Chronos токенизирует значения временных рядов с помощью…
Доброго дня! Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах. Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности. Читать дальше →
Привет, Хабр. Эта статья посвящена методу долгосрочного прогнозирования временных рядов с помощью рядов Фурье [1-2]. Особенность подхода в том, что в отличие от классических методов прогнозирования и машинного обучения прогнозируется не сама неизвестная функция, а ее коэффициенты разложения в ряд Фурье. Далее по спрогнозированным коэффициентам Фурье восстанавливается неизвестная функция и делается прогноз ее значений на следующий период. Внимание! Статья содержит множество формул. Читать дальше →