Ответ
Да, у меня есть практический опыт анализа и прогнозирования временных рядов в задачах, связанных с прогнозом спроса, обнаружением аномалий в трафике и финансовым моделированием.
Пример пайплайна для прогнозирования с использованием Prophet и feature engineering:
import pandas as pd
import numpy as np
from prophet import Prophet
from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error
# Загрузка и подготовка данных
# Предполагается, что есть столбцы 'ds' (дата) и 'y' (целевая метрика, например, продажи)
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])
# Добавление дополнительных регрессоров (например, был ли праздник)
df['is_holiday'] = df['ds'].isin(holiday_dates).astype(int)
# Создание и обучение модели Prophet
model = Prophet(
yearly_seasonality=True,
weekly_seasonality=True,
daily_seasonality=False,
changepoint_prior_scale=0.05
)
model.add_regressor('is_holiday') # Добавление кастомного регрессора
model.fit(df)
# Создание датафрейма для прогноза на 90 дней вперед
future = model.make_future_dataframe(periods=90, freq='D')
future['is_holiday'] = future['ds'].isin(holiday_dates).astype(int)
# Прогноз
forecast = model.predict(future)
# Визуализация компонентов (тренд, сезонность)
fig = model.plot_components(forecast)Мой опыт охватывает следующие аспекты:
- Предобработка: Обработка пропусков (интерполяция), удаление выбросов (методом IQR или скользящими окнами) и декомпозиция ряда (тренд, сезонность, остаток) с помощью
statsmodels. - Feature Engineering: Создание лаговых признаков (lag features), скользящих статистик (среднее, стандартное отклонение за окно), а также признаков, связанных с датой (день недели, месяц, квартал).
- Моделирование: Применение классических статистических моделей (ARIMA, SARIMAX), современных библиотек (Prophet,
sktime) и глубокого обучения (LSTM, Temporal Convolutional Networks) в зависимости от характера данных и требований к интерпретируемости. - Валидация: Использование временного кросс-валидации (TimeSeriesSplit) для корректной оценки качества модели, чтобы избежать "утечки" будущего в прошлое.