Работа с временными рядами — это важный аспект анализа данных, особенно в сферах, где необходимо учитывать изменение показателей во времени: финансы, производство, IoT, маркетинг, телеметрия и др. Подход к работе с временными рядами включает сбор, предобработку, визуализацию, анализ, моделирование и прогнозирование данных с временной компонентой.

1. Сбор данных временного ряда

Источниками временных рядов могут быть:

• Событийные логи (логин/логаут, транзакции)

• Сенсорные данные (датчики температуры, давления, влажности)

• Финансовые данные (цены акций, курсы валют)

• Web-трафик и клики

• Серверная телеметрия

• API с историческими метриками (например, через REST или WebSocket)

При сборе важно, чтобы:

• Время было в едином формате и таймзоне (UTC предпочтительно)

• Интервалы были одинаковыми (равномерная дискретизация)

• Хранилище поддерживало временную ось (например, TimeScaleDB, InfluxDB, Apache Druid)

2. Предобработка временных рядов

Работа с временными рядами требует внимательной подготовки:

Проверка формата времени:

• Преобразование строк в datetime (в Python: pd.to_datetime)

• Установка временной оси как индекса

Ресемплирование (resampling):

• Приведение данных к нужной частоте (по дням, часам, неделям и т.д.)

• Методики: .resample('1D').sum(), .mean(), .first(), .asfreq()

Обработка пропусков:

• Пропуски возникают при неравномерных интервалах или потере данных

• Подходы:

  • ffill (прямое заполнение предыдущим значением)

  • bfill (обратное заполнение)

  • Интерполяция (линейная, по полиному)

  • Заполнение медианой или 0 (зависит от задачи)

Удаление выбросов:

• Временные ряды часто содержат пики (аномалии)

• Методы:

  • Z-score / IQR

  • STL decomposition

  • Isolation Forest / Prophet + cross-validation

3. Визуализация

Визуализация временных рядов помогает определить тренды, сезонность и аномалии:

• Линейные графики (matplotlib, seaborn, plotly)

• Диаграммы скользящего среднего

• Диаграммы автокорреляции и парциальной автокорреляции (acf, pacf)

• Декомпозиция временного ряда на: тренд, сезонность, остатки (statsmodels.tsa.seasonal_decompose)

4. Анализ структуры временного ряда

Анализ включает:

Тренд:

• Долгосрочное направление роста или падения

Сезонность:

• Повторяющиеся циклы (дни недели, месяцы, часы суток)

Стохастические компоненты:

• Случайные колебания (шум)

Для анализа используются:

• **STL (Seasonal-Trend decomposition using Loess)
  **
• **Fourier-преобразование
  **
• Wavelet-преобразование — в задачах со сложной частотной природой

5. Прогнозирование и моделирование

Классические методы:

• ARIMA / SARIMA / SARIMAX — модели авторегрессии и скользящего среднего с сезонной компонентой

• Exponential Smoothing (ETS, Holt-Winters) — для трендовых/сезонных рядов

• Prophet (Facebook) — работа с пропусками, праздниками, нестабильностями

• VAR (Vector Autoregression) — для многомерных рядов

Модели машинного обучения:

• Random Forest, XGBoost с лагами как фичами

• LSTM / GRU (Recurrent Neural Networks) — особенно эффективны для сложных и длинных временных последовательностей

• Temporal Fusion Transformer — архитектура от Google для прогнозирования временных рядов с учетом ковариатов

6. Feature engineering

• Лаги: lag_1, lag_7 — значения в прошлых точках

• Скользящие статистики: rolling_mean_7d, rolling_std_30d

• Календари: день недели, выходной, час суток, номер месяца

• Дифференцирование: для устранения тренда или сезонности

7. Метрики оценки качества прогноза

• MAE (Mean Absolute Error)

• RMSE (Root Mean Square Error)

• MAPE (Mean Absolute Percentage Error)

• SMAPE (Symmetric MAPE)

• R² (коэффициент детерминации)

Для оценки важно использовать временной train-test split, с учетом непересекающихся интервалов.

8. Хранилища и инструменты

• TimeScaleDB — PostgreSQL с расширением для временных рядов

• InfluxDB — СУБД для высокочастотных метрик

• Apache Druid — аналитика временных рядов на больших объёмах

• AWS Timestream, Google BigQuery — облачные решения

• Kibana + ElasticSearch — визуализация и поиск по временным событиям

9. Агрегация и алертинг

• Сбор метрик по окнам времени: tumbling, sliding, session windows

• Использование Airflow / Prefect для ETL-пайплайнов временных данных

• Реализация алертов по событиям, сезонным аномалиям

Работа с временными рядами — это комплексная задача, требующая технической строгости, понимания предметной области и правильной постановки целей анализа: от очистки до построения production-готового прогноза или алертной системы.