Jūs pradėjote mokytis apie laiko eilučių prognozavimą, nagrinėdami duomenų tipus, kuriems reikalingas šis specialus modeliavimas. Jūs vizualizavote kai kuriuos duomenis apie energiją. Dabar paieškokite kitų duomenų, kurie galėtų pasinaudoti laiko eilučių prognozavimu. Suraskite tris pavyzdžius (pabandykite Kaggle ir Azure Open Datasets) ir sukurkite užrašų knygelę, kad juos vizualizuotumėte. Užrašų knygelėje pažymėkite bet kokias ypatingas jų savybes (sezoniškumą, staigius pokyčius ar kitus tendencijas).
| Kriterijai | Puikiai | Pakankamai | Reikia patobulinimų |
|---|---|---|---|
| Trys duomenų rinkiniai yra pavaizduoti ir paaiškinti užrašų knygelėje | Du duomenų rinkiniai yra pavaizduoti ir paaiškinti užrašų knygelėje | Nedaug duomenų rinkinių yra pavaizduoti ar paaiškinti užrašų knygelėje arba pateikti duomenys yra nepakankami |
Atsakomybės apribojimas:
Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar klaidingus interpretavimus, atsiradusius dėl šio vertimo naudojimo.