Какие методы использовал для работы с временными рядами

Для работы с временными рядами применяю следующие методы:

1. Классические статистические модели:
   • ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) для стационарных рядов
   • SARIMA для сезонных данных
   • Экспоненциальное сглаживание (ETS)

2. Машинное обучение:

   • Регрессионные модели (LinearRegression, XGBoost) с фичами из временного ряда
   • Prophet от Facebook для автоматического учета трендов и сезонности

3. Глубокое обучение:

   • RNN/LSTM сети
   • Transformer-архитектуры (Temporal Fusion Transformer)

Пример с ARIMA в Python:

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(data, order=(1,1,1))
model_fit = model.fit()
forecast = model_fit.forecast(steps=10)

Для feature engineering часто создаю лаги, скользящие статистики и календарные признаки. Важно учитывать стационарность данных и возможные внешние факторы.