Как бы вы справились с разными формами сезонности
Ответ
В реальных данных временных рядов (например, количества плюшевых мишек, закупаемых на фабрике игрушек) часто встречаются различные виды сезонности, которые могут пересекаться друг с другом. Годичная сезонность, вроде пика перед Рождеством и летнего спада, может сочетаться с месячной, недельной или даже дневной сезонностью. Это делает временной ряд нестационарным, поскольку среднее значение переменной различно для разных периодов времени.
Лучший способ удаления сезонности из данных – это дифференцирование временного ряда. Это процесс получения разности между датой x и x минус период сезонности, которым может быть год, месяц, или что-нибудь другое. При этом первый период сырых данных теряется, поскольку из них нечего вычитать.
@machinelearning_interview
Ответ
В реальных данных временных рядов (например, количества плюшевых мишек, закупаемых на фабрике игрушек) часто встречаются различные виды сезонности, которые могут пересекаться друг с другом. Годичная сезонность, вроде пика перед Рождеством и летнего спада, может сочетаться с месячной, недельной или даже дневной сезонностью. Это делает временной ряд нестационарным, поскольку среднее значение переменной различно для разных периодов времени.
Лучший способ удаления сезонности из данных – это дифференцирование временного ряда. Это процесс получения разности между датой x и x минус период сезонности, которым может быть год, месяц, или что-нибудь другое. При этом первый период сырых данных теряется, поскольку из них нечего вычитать.
@machinelearning_interview