Как понять что данные подвержены сильным изменениям во времени

Чтобы выявить сильные изменения данных во времени, можно использовать несколько подходов:

1. Визуальный анализ временных рядов через графики (линейные, столбчатые) - резкие скачки или тренды будут заметны сразу.

2. Статистические тесты на стационарность (ADF, KPSS) - если p-value < 0.05, данные нестационарны.

3. Расчет скользящих статистик (среднее, стандартное отклонение) - значительные отклонения указывают на изменения.

Пример кода для анализа:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# Проверка стационарности
result = adfuller(data['value'])
print(f'ADF p-value: {result[1]:.3f}')

# Визуализация с скользящим средним
data['rolling_mean'] = data['value'].rolling(30).mean()
data.plot(figsize=(12,6))
plt.show()

Также полезно разбивать данные на периоды и сравнивать их распределения (например, через тест Колмогорова-Смирнова).