Использование SARIMA от statsmodels для моделирования среднего значения дома по почтовому индексу. Представьте, что вы и ваша семья готовы сделать следующий шаг и переехать в новый дом. Было бы неплохо узнать, в каких областях ожидается наибольший рост цен на жилье? Таким образом вы могли бы сделать более разумные инвестиции и укрепить финансовую безопасность своей семьи. Что ж, в этом посте я расскажу, как моделировать, прогнозировать и прогнозировать стоимость недвижимости с..

Тип Syntetos Boylan Croston (SBC), аккуратный прогноз, структура спроса Анализ временных рядов - широко используемый метод в бизнесе для получения полезной информации, такой как прогнозирование спроса, определение сезонных продуктов, категоризация моделей спроса и другие характеристики. Здесь мы сосредоточимся на прогнозировании временных рядов ( с использованием статистической модели / машинного обучения / модели глубокого обучения для прогнозирования будущих значений) &..

Кодирование временных рядов как изображений Грамиановая визуализация углового поля Бум глубокого обучения во многом обусловлен его успехом в области компьютерного зрения и распознавания речи. Однако, когда дело доходит до временных рядов, построение прогнозных моделей может быть ужасным ( Рекуррентные нейронные сети трудно обучить , исследования менее применимы, а предварительно обученных моделей не существует, 1D-CNN может быть неудобным). Чтобы использовать методы и идеи,..

Обновление : эта статья является частью серии, в которой я исследовал временные ряды. Ознакомьтесь с полной серией: Часть 1 , Часть 2, Часть 3 . Вступление У меня есть среднемесячные температуры во Флориде с 1743 года, о которых я говорил в предыдущей статье. В этой статье я сначала объясню в основном некоторые модели и их определение, а также покажу вам основные операции во временных рядах с использованием таких моделей, как ARIMA, SARIMA с этим набором данных. Не объясняй..