Ответ
Да, разложение ряда на компоненты — стандартный этап анализа перед построением прогнозной модели.
Я применял два основных подхода:
-
Классическая декомпозиция (аддитивная/мультипликативная) из
statsmodels. Выбор модели зависит от характера данных: если сезонные колебания постоянны по амплитуде — аддитивная; если амплитуда растет с трендом — мультипликативная.from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose result = seasonal_decompose(series, model='additive', period=12) # result.trend, result.seasonal, result.resid -
STL (Seasonal-Trend decomposition using LOESS) — более гибкий и устойчивый к выбросам метод. Он лучше справляется с непостоянной сезонностью и позволяет задавать параметры сглаживания для тренда и сезонной компоненты.
from statsmodels.tsa.seasonal import STL stl = STL(series, period=12, robust=True) res = stl.fit()
Зачем это нужно:
- Анализ: Визуальная оценка тренда, силы сезонности и остатков.
- Прогнозирование: Некоторые модели (например, ETS) явно моделируют эти компоненты.
- Feature Engineering: Извлеченные тренд и сезонность можно использовать как фичи в других моделях (например, градиентный бустинг).
- Очистка: Удаление сезонности для работы со стационарным рядом (сезонное дифференцирование).