Работали ли вы с разложением временных рядов?

Да, разложение ряда на компоненты — стандартный этап анализа перед построением прогнозной модели.

Я применял два основных подхода:

1. 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

2. 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).