Публикации по теме 'timeseries'
Наука о данных для кошек: ЧАСТЬ 4
Обработка временных рядов
Поскольку вы знаете кое-что о корреляциях, hooman считает, что сейчас самое время изучить некоторые более сложные вещи. Hooman выбрал файл, в котором они отметили, сколько кошек купили картофельные чипсы в разные дни февраля, и хочет, чтобы вы узнали, есть ли там что-нибудь интересное. Данные выглядят так:
Что вы узнали, глядя на эти цифры? Первое, что бросается в глаза, это то, что цифры отмечаются в разные дни месяца, с 1 февраля по 28 февраля...
Введение в прогнозирование данных временных рядов.
Добро пожаловать в мой первый пост в блоге о прогнозировании данных Timeseries! В современном мире нас окружает значительная часть данных, которые генерируются каждый день в виде временных рядов. Данные временного ряда обычно создаются через равные промежутки времени и последовательно организованы. Он используется в различных отраслях, включая промышленное проектирование, финансы, экономику и здравоохранение. Анализ данных временных рядов можно использовать для создания прогнозов, поиска..
Руководство по моделям временных рядов в машинном обучении: использование, плюсы и минусы
Поскольку предприятия и организации собирают и хранят огромные объемы данных, необходимость анализа и осмысления этих данных становится все более важной. Данные временных рядов, состоящие из измерений, сделанных в течение времени, являются особенно ценным источником информации во многих областях. Модели машинного обучения можно использовать для анализа данных временных рядов и прогнозирования будущих значений. В этой статье мы рассмотрим некоторые популярные модели временных рядов,..
Статистическое интервью
Руководство по собеседованию со статистикой. Если средние ссылки запрашивают вход в систему, откройте их в режиме инкогнито. Если я найду что-нибудь новое, я добавлю внизу и сообщу вам, в основном это касается базового и среднего уровня.
Нормальное распределение (распределение по Гауссу) — важность, как среднее = медиана, симметричная колоколообразная кривая и 68,25% всех случаев попадают в пределы +/- одно стандартное отклонение от среднего. 95% всех случаев находятся в пределах +/- двух..
Обнаружение аномалий в многомерных временных рядах с помощью VAR
Системный мониторинг при наличии последовательной корреляции
Обнаружение аномалий - горячая тема в машинном обучении. Как мы можем догадаться, определение «аномалии» зависит от предметной области. В приложениях с временными рядами, когда мы сталкиваемся с подобными проблемами, мы должны принимать во внимание также временное измерение. История серии содержит много информации о ее поведении и может предложить ее будущие изменения. Это особенно верно для серий, не генерируемых..
Служение модели пророка с помощью Flask - предсказание будущего
Решение для демонстрации обслуживания API модели Prophet в Интернете с помощью Flask. Prophet - библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная Facebook для прогнозирования данных временных рядов.
Точный прогноз и прогноз на будущее имеют решающее значение практически для любого бизнеса. Это очевидная вещь и в пояснениях не нуждается. Существует концепция данных временных рядов, эти данные упорядочены по дате, и обычно каждой дате присваивается одно или несколько значений,..
Прогнозирование спроса в розничной торговле - вероятностная, многопродуктовая и многогоризонтная проблема
Прогнозирование спроса имеет решающее значение для успеха компании электронной коммерции. В частности, поскольку JD управляет собственной цепочкой поставок, прогноз спроса на разных уровнях детализации стимулирует принятие решений по всей цепочке. Например, чтобы выполнить наше обещание о быстрой доставке, мы используем наш прогноз местного спроса, чтобы продавать популярные продукты ближе к покупателям (подробнее см. В этом предыдущем сообщении ). Хороший прогноз может напрямую улучшить..
