❓Что делать, если во временных рядах есть сезонные пики, которые могут быть ошибочно приняты за выбросы

Временные ряды часто имеют регулярные сезонные колебания — например, рост трафика в выходные или всплески продаж в праздники. Если такие пики воспринимаются как выбросы, модель может неправильно их интерпретировать и давать неточные прогнозы.

Что можно сделать:
1️⃣ Сезонная декомпозиция: методы вроде STL (Seasonal-Trend decomposition using Loess) позволяют выделить тренд, сезонность и остатки. После отделения сезонной составляющей можно искать выбросы только в остатках.
2️⃣ Учет временного контекста: добавьте в модель признаки, отражающие временные аспекты (например, день недели, час суток), чтобы алгоритм «понимал», когда пики — это норма.
3️⃣ Устойчивые модели прогнозирования: такие модели, как Prophet или SARIMA, умеют учитывать сезонность и различать регулярные циклы от настоящих аномалий.

Особую сложность представляет нерегулярная сезонность, например, неожиданные праздничные всплески. Если модель не знает об этих событиях, она может ошибочно посчитать их выбросами. Поэтому полезно добавлять внешнюю информацию о праздниках и акциях.

Библиотека собеса по Data Science