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Solving Time Series Forecasting Problems: Principles and Techniques

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This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/solving-time-series-forecasting-problems-principles-and-techniques.
Explore time series analysis: from cross-validation, decomposition, transformation to advanced modeling with ARIMA, Neural Networks, and more.
Check more stories related to data-science at: https://hackernoon.com/c/data-science. You can also check exclusive content about #data-science, #timeseries, #ai, #machine-learning, #data-engineering, #feature-engineering, #ml-model, #data, and more.
This story was written by: @teenl0ve. Learn more about this writer by checking @teenl0ve's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This article delves into time series analysis, discussing its significance in decision-making processes. It elucidates various techniques such as cross-validation, decomposition, and transformation of time series, as well as feature engineering. It provides a deep understanding of different modeling approaches, including but not limited to, Exponential Smoothing, ARIMA, Prophet, Gradient Boosting, Recurrent Neural Networks (RNNs), N-BEATS, and Temporal Fusion Transformers (TFT). Despite the wide range of techniques covered, the article emphasizes the need for experimentation to choose the method that yields the best performance given the data characteristics and problem specifics.

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