Всем привет, я Павел Беляев, ведущий канала Тимлидское об аналитике и автор нового курса Симулейтив «Временные ряды» 👋🏻
Почему эта тема всегда актуальна для любого аналитика? Очевидно, потому что большая часть данных представляет собой упорядоченные во времени последовательности значений, то есть, собственно, временные ряды! И умение легко обращаться с их свойствами и методами их обработки — необходимый навык в нашем деле.
Вот лишь несколько типовых направлений использования временных рядов.
➖ Визуализация и изучение исторической динамики
Выявление трендов, сезонных патернов и даже исследование случайного шума помогает не только ориентироваться в ситуации, но и набрести на ценные инсайты.
➖ Мониторинг качества данных
Например, сравнение каждого значения метрики со скользящим средним позволяет обнаруживать локальные выбросы и вовремя инициировать инциденты. Существуют и более изощрённые и точные способы детекции аномалий.
➖ Прогнозирование
Руководители-заказчики крайне интересуются, как будут чувствовать себя в будущем финансовые показатели, кто из клиентов оттечёт, как вырастет нагрузка на техподдержку и т. д. Ведь им нужно планировать, учитывать риски, подготавливать необходимые ресурсы. Временные ряды позволяют делать такие предсказания.
➖ Взаимное влияние разных процессов
Если рассматривать изменение нескольких величин на одной и той же временной шкале, можно считать этот процесс многомерным временным рядом. Тогда можно вычислить степень взаимосвязи этих метрик, а значит, найти способ управлять одним целевым параметром, изменяя другие. Такое знание дорогого стоит!
Методы анализа временных рядов позволяют отделить реальный сигнал от шума, понять, что именно движет вашими данными, и строить прогнозы, которым можно доверять.
Этому и посвящён наш новый курс. Мы разберём всё: от базовой визуализации и проверки стационарности до прогнозирования на Prophet с густой насыщенной практикой в Python.
➡️ Записаться на курс: simulative.ru/time-series
📈 Симулейтив | ВК | YouTube