Зміст курсу
Time Series Analysis
Time Series Analysis
Challenge 2
Swipe to show code editor
You are faced with a task similar to the previous one: convert data to stationary. You will remove seasonality in the Seasonality Time Series.csv dataset using the difference method. Track a certain amount of time for which the time pattern repeats and use the difference method:
- Read the dataset.
- Analyze how long patterns repeat (visualize
"Var"and"Date"columns of thedfDataFrame in this order). - Use the resulting number (it is
8) for the difference method. Perform the differentiation for the"Var"column. Save the obtained result within thedf_diffvariable. - Visualize the transformed data.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Challenge 2
Swipe to show code editor
You are faced with a task similar to the previous one: convert data to stationary. You will remove seasonality in the Seasonality Time Series.csv dataset using the difference method. Track a certain amount of time for which the time pattern repeats and use the difference method:
- Read the dataset.
- Analyze how long patterns repeat (visualize
"Var"and"Date"columns of thedfDataFrame in this order). - Use the resulting number (it is
8) for the difference method. Perform the differentiation for the"Var"column. Save the obtained result within thedf_diffvariable. - Visualize the transformed data.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Challenge 2
Swipe to show code editor
You are faced with a task similar to the previous one: convert data to stationary. You will remove seasonality in the Seasonality Time Series.csv dataset using the difference method. Track a certain amount of time for which the time pattern repeats and use the difference method:
- Read the dataset.
- Analyze how long patterns repeat (visualize
"Var"and"Date"columns of thedfDataFrame in this order). - Use the resulting number (it is
8) for the difference method. Perform the differentiation for the"Var"column. Save the obtained result within thedf_diffvariable. - Visualize the transformed data.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Swipe to show code editor
You are faced with a task similar to the previous one: convert data to stationary. You will remove seasonality in the Seasonality Time Series.csv dataset using the difference method. Track a certain amount of time for which the time pattern repeats and use the difference method:
- Read the dataset.
- Analyze how long patterns repeat (visualize
"Var"and"Date"columns of thedfDataFrame in this order). - Use the resulting number (it is
8) for the difference method. Perform the differentiation for the"Var"column. Save the obtained result within thedf_diffvariable. - Visualize the transformed data.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів