Darts: библиотека для временных рядов
В Python хватает инструментов для работы с временными рядами, но обычно приходится жонглировать тремя‑четырьмя пакетами с разными API. Darts — библиотека, которая собирает всё в одном месте: статистические модели, градиентный бустинг, нейросети — и работает по знакомой схеме fit() / predict(). Сегодня разберём её подробно: что умеет, где удобна, как использовать в задачах.Установка# Минимальная установка — статистические модели pip install darts # Полная установка — включая PyTorch-модели и Prophet pip install "u8darts" # Если хотите точечно: pip install "u8darts" # нейросети pip install "u8darts" # Facebook Prophet
Temporal Fusion Transformer: улучшение прогнозирования в ритейле с минимальными затратами
Всем привет! Меня зовут Дмитрий Поляков, я работаю аналитиком данных в команде ad-hoc аналитики X5 Tech. В этой статье мы хотели бы рассмотреть задачу прогнозирования, которая является чрезвычайно важной задачей в ритейле. Точные прогнозы позволяют оптимально планировать объёмы товаров и запасы, распределять бюджет, устанавливать бизнес-цели и решать множество других задач. В X5 применяются десятки моделей прогнозирования, каждая из которых помогает решать конкретные задачи.
