Работа с временными рядами представляет собой уникальную задачу в области машинного обучения и анализа данных. Временные ряды – это последовательность данных, собранных или измеренных в определённые моменты времени, что подразумевает наличие временной зависимости между наблюдениями. Это значит, что значения во временных рядах не независимы: каждое новое значение связано с предыдущими.
Темпоральные зависимости
Понимание временных зависимостей – ключ к успешному анализу временных рядов. Например, анализируя данные о продажах магазина, можно увидеть, как прошлые продажи предсказывают будущие тренды. Поскольку данные могут колебаться из-за сезонных или ежемесячных факторов (например, рост продаж в праздники), важно не только обращать внимание на общую тенденцию, но и выделять сезонные эффекты. Использование скользящих средних или декомпозиции временных рядов поможет визуализировать и оценить эти зависимости.
Для успешного анализа временных рядов можно применять метод декомпозиции, который делит данные на тренды, сезонные колебания и случайные компоненты. Классический подход включает использование STL (декомпозиция сезонного тренда с использованием Loess). Эта методика помогает понять, как различные факторы влияют на изменения во времени, и корректировать модели с учётом этих влияний.
Предобработка данных
Прежде чем применять алгоритмы машинного обучения к временным рядам, важно провести предобработку данных. Основные шаги включают проверку на наличие пропусков, аномалий и выбросов. Например, в данных о температуре может встретиться случайный аномальный показатель, который стоит исключить или скорректировать.