Quellcode zum Praxis-Artikel von Dr. Roland Pleger, erschienen auf Heise+ und im iX-Magazin 03/2023.
- Zeitreihen heben sich durch Eigenheiten von anderen Daten ab: Sie sind chronologisch geordnet und bestehen aus äquidistanten Zeitpunkten.
- Mit wenigen Zeilen Code lassen sich in Python erste Prognosen erstellen, die einen Vergleich mit komplexeren Verfahren wie ARIMA/SARIMAX oder rekurrenten neuronalen Netzen nicht scheuen müssen.
- Pandas hilft beim Bereinigen der Daten und kann eine Äquidistanz zwischen den Datenpunkten garantieren.
- Mit der Bibliothek statsmodels lässt sich eine dreifache exponentielle Glättung mit wenigen Fit-Parametern durchführen.