Daten vorbereiten und visualisieren
Eine saubere Datenvorbereitung ist entscheidend, um wirkungsvolle Machine-Learning-Modelle zu bauen. Jetzt bist du dran, die gelernten Schritte anzuwenden.
Deine Daten brauchen drei Spalten für die Bibliothek statsforecast:
unique_id: Serien-IDds: Zeitstempel der Seriey: Werte der Serie
Wende die nötigen Schritte an, um deine Daten für Zeitreihenprognosen zu bereinigen und umzuformatieren. Der Datensatz wurde als ts vorgeladen und pandas ist als pd importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Forecasting-Pipelines für die Produktion entwerfen</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Convert the period column to datetime and sort the data by period
ts["____"] = pd.____(ts["period"])
ts = ts.____("period")