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