Вот несколько популярных методов работы с данными временных рядов в Python:

1. Библиотека Pandas: Pandas — это широко используемая библиотека Python для обработки и анализа данных. Он предоставляет мощные структуры данных и функции, специально разработанные для обработки данных временных рядов, такие как DateTimeIndexи такие методы, как повторная выборка, сдвиг и прокрутка.

2. Библиотека NumPy: NumPy — это фундаментальная библиотека для научных вычислений на Python. Он предлагает эффективные числовые операции и объекты многомерных массивов, которые полезны для обработки и анализа данных временных рядов.

3. Библиотека Statsmodels: Statsmodels — это библиотека Python, предназначенная для статистического моделирования, включая анализ временных рядов. Он предоставляет широкий спектр моделей, таких как ARIMA (авторегрессионное интегрированное скользящее среднее), SARIMAX (сезонное ARIMA с экзогенными переменными) и VAR (векторная авторегрессия).

4. Библиотека scikit-learn. Хотя scikit-learn в первую очередь известна машинным обучением, она также предлагает некоторые инструменты для анализа временных рядов. Например, он включает в себя функции прогнозирования временных рядов с использованием таких алгоритмов, как регрессор опорного вектора (SVR) и регрессор повышения градиента (GBR).

5. Библиотека Prophet. Разработанная Facebook, Prophet – это библиотека, предназначенная специально для прогнозирования временных рядов. Он предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для подбора и прогнозирования данных временных рядов с учетом сезонности, тенденций и эффектов праздников.

6. Библиотеки глубокого обучения. Python предлагает различные библиотеки глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, которые можно использовать для расширенного анализа и прогнозирования временных рядов. Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM) — широко используемые архитектуры для моделирования данных временных рядов.

7. Моделирование ARIMA. ARIMA — популярный статистический метод анализа временных рядов. Он сочетает в себе компоненты авторегрессии (AR), интегрирования (I) и скользящего среднего (MA) для моделирования и прогнозирования данных временных рядов. Упомянутая ранее библиотека statsmodelsобеспечивает реализацию ARIMA.

8. Сезонное разложение временных рядов (STL): STL — это метод, используемый для разложения временных рядов на сезонные, трендовые и остаточные компоненты. Это помогает понять основные закономерности и извлечь полезную информацию. Библиотека statsmodelsтакже предоставляет реализацию STL.

9. Экспоненциальное сглаживание. Методы экспоненциального сглаживания, такие как простое экспоненциальное сглаживание (SES), линейное экспоненциальное сглаживание Холта и экспоненциальное сглаживание Холта-Винтерса, широко используются для прогнозирования временных рядов. Эти методы присваивают экспоненциально уменьшающиеся веса прошлым наблюдениям.

10. Преобразование Фурье: Преобразование Фурье — это математический метод, используемый для разложения временного ряда на его частотные компоненты. Он может определять периодические закономерности и сезонность в данных временных рядов.