Что такое временные ряды?
Временной ряд — это данные, последовательно собираемые и записываемые во времени. Например, ежедневная температура или количество проданных товаров за каждый месяц. Ключевое — порядок записей. Анализ временных рядов позволяет отслеживать изменения данных во времени, анализировать прошлое, понимать настоящее и прогнозировать будущее.
Основные понятия
При работе с временными рядами важно понимать:
- Тренд: Общая тенденция данных к увеличению или уменьшению.
- Сезонность: Регулярно повторяющиеся колебания (ежемесячные, ежегодные).
- Шум: Случайные колебания без определённого паттерна.
Работа с временными рядами в Python
Для работы с временными рядами в Python используется библиотека pandas. Для статистического моделирования — statsmodels. Установите её командой pip install statsmodels.
Загрузка и обработка данных
Данные обычно загружаются из файла CSV. Столбец с датами преобразуется в тип datetime. Это позволит pandas распознать данные как временной ряд. Затем этот столбец устанавливается в качестве индекса.
Декомпозиция временного ряда
Функция seasonal_decompose разделяет ряд на компоненты: тренд, сезонность и остаток. Параметр model=’additive’ указывает на аддитивную модель (тренд + сезонность + остаток = исходный ряд). Декомпозиция помогает понять структуру данных.
Изменение частоты временных рядов
pandas позволяет менять частоту (например, из ежедневных данных получить месячные). Метод resample решает эту задачу.
Скользящие окна
Скользящие окна сглаживают данные и анализируют ряд в заданном интервале. Метод rolling рассчитывает скользящие агрегаты (среднее, медиана и т.д.). Например, скользящее среднее за 7 дней помогает увидеть тренд.
Анализ реальных данных: пример с продажами
Рассмотрим анализ временного ряда месячных продаж. После загрузки данных, преобразования дат и установки индекса выполняется декомпозиция для визуализации тренда, сезонности и остатка. Затем рассчитывается скользящее среднее (например, за 3 месяца) для сглаживания и лучшего отображения тренда. Результаты отображаются графически.
Временные ряды важны для анализа данных, меняющихся со временем. В этом уроке изучены основы работы с ними в Python: декомпозиция, изменение частоты и скользящие окна. Эти навыки необходимы для выявления закономерностей и прогнозирования.