Встречается на собеседованиях • сегодня

Работал ли с разложением рядов

Да, работал с разложениями временных рядов, такими как STL (Seasonal-Trend decomposition using LOESS) и классическая декомпозиция (аддитивная/мультипликативная).

Пример с statsmodels:

python
from statsmodels.tsa.seasonal import STL
import pandas as pd

Генерация ряда с трендом и сезонностью

data = pd.Series(...)

STL-декомпозиция

stl = STL(data, period=12)
res = stl.fit()
trend = res.trend
seasonal = res.seasonal
residual = res.resid

text

Также знаком с PCA, SVD для снижения размерности и выделения ключевых компонент. Например, SVD полезен в рекомендательных системах для факторизации матриц.  

Нюансы:  
- Выбор между аддитивной и мультипликативной моделью зависит от характера данных.  
- STL лучше работает с нерегулярными сезонностями, чем классические методы.  
- Важно проверять остатки на стационарность.
Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы