Spaces:
No application file
No application file
| title: TimeSeriesHomework - Анализ и прогнозирование временных рядов | |
| emoji: 📊 | |
| colorFrom: blue | |
| colorTo: purple | |
| sdk: streamlit | |
| app_port: 8501 | |
| tags: | |
| - streamlit | |
| - timeseries | |
| - forecasting | |
| - machine-learning | |
| pinned: false | |
| short_description: Веб-приложение для анализа и прогнозирования временных рядов | |
| # 📊 Анализ и прогнозирование временных рядов | |
| Веб-приложение на Streamlit для выполнения двух лабораторных работ по анализу временных рядов. | |
| ## 🚀 Быстрый старт | |
| ```bash | |
| pip install -r requirements.txt | |
| streamlit run src/streamlit_app.py | |
| ``` | |
| Откройте браузер: `http://localhost:8501` | |
| ## 📚 Документация | |
| - **[БЫСТРЫЙ_СТАРТ.md](БЫСТРЫЙ_СТАРТ.md)** - Краткая шпаргалка для быстрого начала работы | |
| - **[РУКОВОДСТВО.md](РУКОВОДСТВО.md)** - Подробное руководство по использованию программы | |
| - **[СТРУКТУРА_КОДА.md](СТРУКТУРА_КОДА.md)** - Описание структуры кода проекта | |
| ## 🧪 Лабораторные работы | |
| ### ЛР №1: Введение в анализ временных рядов | |
| - Сбор и предобработка данных | |
| - Описательная статистика и визуализация | |
| - Проверка стационарности | |
| - Создание лагов и скользящих статистик | |
| - Анализ автокорреляции (ACF/PACF) | |
| - Декомпозиция временного ряда | |
| - Генерация HTML-отчёта | |
| ### ЛР №2: Прогнозирование временных рядов | |
| - Углублённая декомпозиция | |
| - Расширенный feature engineering | |
| - Стратегии многопшагового прогнозирования | |
| - Кросс-валидация для временных рядов | |
| - Преобразования к стационарности (Box-Cox, дифференцирование) | |
| - Модели экспоненциального сглаживания (SES, Holt) | |
| - Диагностика остатков моделей | |
| - Сравнительный анализ моделей | |
| ## 📁 Структура проекта | |
| ``` | |
| TimeSeriesHomework/ | |
| ├── src/ | |
| │ ├── streamlit_app.py # Главное веб-приложение | |
| │ ├── lab2_functions.py # Функции для ЛР №2 | |
| │ └── russia_covid_dataset.csv # Пример данных | |
| ├── requirements.txt # Зависимости Python | |
| ├── РУКОВОДСТВО.md # Подробное руководство | |
| ├── БЫСТРЫЙ_СТАРТ.md # Краткая шпаргалка | |
| └── СТРУКТУРА_КОДА.md # Структура кода | |
| ``` | |
| ## 🛠️ Технологии | |
| - **Streamlit** - веб-интерфейс | |
| - **Pandas** - работа с данными | |
| - **NumPy** - численные вычисления | |
| - **Plotly** - интерактивные графики | |
| - **Statsmodels** - статистические модели | |
| - **Scipy** - научные вычисления | |
| - **Scikit-learn** - машинное обучение | |
| ## 📖 Использование | |
| 1. **Запустите приложение** (см. Быстрый старт) | |
| 2. **Выберите лабораторную работу** в боковой панели | |
| 3. **Следуйте инструкциям** в интерфейсе | |
| 4. **Изучите документацию** для подробного понимания | |
| ## 💡 Советы | |
| - Начните с **БЫСТРЫЙ_СТАРТ.md** для быстрого начала | |
| - Используйте **РУКОВОДСТВО.md** для подробного понимания | |
| - Смотрите **СТРУКТУРА_КОДА.md** для понимания кода | |
| ## 📝 Лицензия | |
| Проект создан для учебных целей. | |
| --- | |
| **Вопросы?** См. документацию в файлах `РУКОВОДСТВО.md` и `БЫСТРЫЙ_СТАРТ.md` | |