🔮 Прогнозирование временных рядов в Python: от хаоса в данных к работающей модели SARIMA

Как изменятся продажи? Какой спрос ждать к праздникам? Вечные вопросы, на которые бизнесу нужны ответы. И чаще всего решение кроется в анализе временных рядов.

Вот вам подробный гайд, где мы возьмём хрестоматийный, но показательный датасет и пройдём весь путь от подготовки данных до построения предсказательной модели.

Что внутри: 1️⃣ Загружаем и смотрим на данные. Учимся видеть тренд и сезонность. 2️⃣ Узнаём, почему «нестационарный» ряд — это плохо, и как его исправить с помощью логарифмов и дифференцирования. 3️⃣ Разбираемся, как подбирать параметры в SARIMA при помощи ACF/PACF графиков. 4️⃣ Строим и проверяем полученную модель.