🛸 Исходный код: оценка потребления электроэнергии без сезонности и температурных аномалий

Внимательно следим за потреблением электроэнергии и считаем его одним из самых надежных опережающих показателей деловой активности.

При этом даже в таком надежном показателе есть изрядная доля шума, от которого нужно очистить сигнал:

• дневная сезонность из-за разного режима работы внутри недели;
• годовая сезонность из-за температурной волны;
• искажение от температурных аномалий, когда атипично холодный или жаркий день вызывает рост спроса на обогрев или охлаждение.

Работать с дневными данными сложно - хотим поделиться нашим подходом к коррекции этих рядов в расчете на то, что кому-то пригодится, и ждем комментарии с замечаниями.

💾 Jupyter с коррекцией с помощью Prophet @ GitHub

#econ #code

@xtxixty