Андрей Алексеев. ETNA Time Series Library: удобное прогнозирование временных рядов

Временные ряды — это любые данные, у которых есть временная метка. Некоторые ряды нужно прогнозировать — например, сколько глазированных сырков купят на этой неделе, сколько посетителей будет в магазине, сколько наличных останется в банкомате. Для их прогноза нужны разные модели и признаки, но подход к исследованию проблемы будет одинаковый. Сначала мы пробовали решать каждую отдельную задачу усилиями разных ML-специалистов: это было долго, каждый пилил свой собственный «велосипед», не было обмена опытом и не спасало от ошибок. Поэтому мы решили сделать ML-эксперименты с временными рядами простыми и быстрыми — и придумали библиотеку ETNA. Главные ценности ETNA: — Гибкость — Простота — Расширяемость Расскажем: — Что такое временной ряд — Как его прогнозировать — О болях, которые хотим решить — Как придумали библиотеку и внедрили библиотеку — Как добавляли и выпиливали фичи и рефакторы — Что библиотека представляет из себя сейчас — Что мы узнали пока ее делали