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