Обработка временных рядов в реальном времени

В настоящее время количество данных резко увеличивается. Обнаружение зависимости в данных может быть не только интересным для некоторых математиков, но также может стать огромным источником понимания того, как сделать процесс более эффективным или даже получить прибыль от этих идей. В этой работе рассматриваются способы доказательства наличия некоторой зависимости в данных с помощью теста Грейнджера и конвергентного перекрестного сопоставления. В работе указывается информация с теории и алгоритмов и до реализации моделей на реальных данных. В главе «Формальные обозначения и постановка задачи» содержится информация о постановке задачи и описание целей и задач проекта. Раздел «Теоретические основы» содержит информацию о предыдущих научных исследованиях по данной теме. Раздел «Научная и коммерческая ценность» представляет то, что можно извлечь из этого проекта с научной и коммерческой точки зрения. Дальнейшие главы в основном описывают проект, начиная с описания методологии и инструментов и в итоге подводятся результаты и указывается заключение. Ключевые слова - временной ряд; модели обнаружения зависимостей; причинность, тест Грейнджера, конвергентное перекрестное отображение.