Zeitreihen‑Vorhersage leicht gemacht: Teil 4.1 – Stationarität verstehen
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Der Artikel bietet einen klaren Überblick darüber, was Stationarität in Zeitreihen bedeutet und warum sie für genaue Prognosen unerlässlich ist.
Er erklärt, wie man stationäre Daten erkennt, welche Tests dafür verwendet werden und welche Transformationen nötig sind, um nicht stationäre Serien in stationäre zu verwandeln.
Mit anschaulichen Beispielen und praktischen Tipps hilft der Beitrag, die Grundlagen der Zeitreihenanalyse schnell zu verstehen und sofort anzuwenden.
Der Beitrag erschien auf der Plattform Towards Data Science und richtet sich an Data Scientists, Analysten und alle, die sich mit Zeitreihen beschäftigen.
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