# Анализатор прогноза и сезонности

Строит прогноз по CSV или JSON временным рядам и показывает тренд, сезонность и остатки в одном отчете

> Каноническая страница: https://elysiatools.com/ru/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer

- **Категория:** Data Analysis

- **Ключевые слова:** временной ряд, прогноз, сезонность, тренд

## Обзор

Импортируйте CSV, JSON или табличные данные с колонкой времени и числовой колонкой. Инструмент подбирает одну из трех легких моделей, строит будущие периоды с доверительными интервалами и раскладывает ряд на тренд, сезонность и остаток.

Примечания к моделям:
- ARIMA использует легкую аппроксимацию в стиле ARIMA(1,1,0)
- Экспоненциальное сглаживание использует обновление уровня и тренда по Хольту
- Линейный тренд строится по регрессии индекса с сезонной корректировкой

Как заполнять форму:
- CSV или JSON ввод: вставьте таблицу или массив объектов
- Файл данных: загрузите CSV, JSON, XLS или XLSX
- Колонка времени / значения: укажите имена полей
- Модель прогноза: выберите метод
- Периоды прогноза: сколько будущих записей строить
- Длина сезона: цикл для декомпозиции и сезонной корректировки
- Уровень доверия: управляет шириной интервала
- Формат экспорта: предпросмотр в JSON или CSV

## Входные данные

- **CSV или JSON ввод** (textarea): timestamp,value 2026-01-01,120 2026-01-02,123
- **Файл данных** (file)
- **Колонка времени** (text): timestamp
- **Колонка значения** (text): value
- **Модель прогноза** (select)
- **Периоды прогноза** (number)
- **Длина сезона** (number)
- **Уровень доверия** (select)
- **Формат экспорта** (select)

## Когда использовать

- Когда нужно быстро спрогнозировать продажи, трафик или другие метрики на несколько периодов вперед.
- Для выявления скрытых сезонных паттернов и общих трендов в исторических данных.
- При подготовке отчетов, требующих наглядной декомпозиции временного ряда без написания кода на Python или R.

## Как это работает

- Загрузите файл (CSV, JSON, Excel) или вставьте данные в текстовое поле, указав названия колонок со временем и значениями.
- Выберите подходящую модель прогнозирования (ARIMA, экспоненциальное сглаживание или линейный тренд) и укажите длину сезона.
- Задайте количество периодов для прогноза и желаемый уровень доверительного интервала (от 80% до 99%).
- Получите готовый HTML-отчет с графиками декомпозиции и экспортируйте результаты прогноза в формате JSON или CSV.

## Сценарии использования

- Прогнозирование еженедельных розничных продаж с учетом внутринедельной сезонности.
- Анализ ежемесячного веб-трафика для оценки долгосрочного роста (тренда) без учета сезонных всплесков.
- Оценка будущей нагрузки на серверы на основе исторических логов с применением модели ARIMA.

## Частые вопросы

### Какие форматы файлов поддерживаются?

Вы можете загрузить данные в форматах CSV, JSON, XLS и XLSX размером до 20 МБ.

### Что такое длина сезона?

Это количество периодов, составляющих один полный цикл. Например, для ежедневных данных с недельной сезонностью укажите 7, а для месячных данных с годовой — 12.

### Чем отличаются доступные модели?

ARIMA использует авторегрессионную аппроксимацию, экспоненциальное сглаживание обновляет уровень и тренд по методу Хольта, а линейный тренд строит регрессию с сезонной корректировкой.

### Можно ли изменить ширину доверительного интервала?

Да, в настройках можно выбрать уровень доверия: 80%, 90%, 95% или 99%. Чем выше процент, тем шире будет коридор прогноза.

### В каком виде я получу результаты?

Инструмент генерирует визуальный HTML-отчет с графиками, а сами прогнозные значения можно выгрузить в виде CSV или JSON.

## Связанные инструменты

- [Детектор аномалий временных рядов](https://elysiatools.com/ru/tools/time-series-anomaly-detector): Загружает временной ряд в CSV или JSON, находит аномалии по Z-Score и IQR и возвращает отчет с графиком
- [Генератор JSON-LD из CSV](https://elysiatools.com/ru/tools/json-ld-generator-from-csv): Преобразует строки CSV или Excel в Schema.org JSON-LD для Article, Product или Event с результатом, готовым к SEO-проверке
- [Разделитель XLSX по листам](https://elysiatools.com/ru/tools/xlsx-multi-sheet-splitter): Разбивает книгу с несколькими листами на отдельные файлы
- [Пакетный конвертер XLSX CSV](https://elysiatools.com/ru/tools/xlsx-csv-batch-converter): Пакетное преобразование CSV/TSV и XLSX с учетом кодировки и разделителя
- [Пакет настроек печати XLSX](https://elysiatools.com/ru/tools/xlsx-print-setup-pack): Настраивает бумагу, поля, масштаб, повтор заголовков и колонтитулы
- [Инструмент сравнения CSV / Excel](https://elysiatools.com/ru/tools/csv-excel-diff-tool): Сравнивает два CSV или XLSX и экспортирует PDF-отчет с различиями по строкам, столбцам и ячейкам
- [Text to Excel Converter](https://elysiatools.com/ru/tools/text-to-excel): Convert various text formats to Excel with customizable parsing and formatting options
- [Excel в CSV Конвертер](https://elysiatools.com/ru/tools/excel-to-csv): Конвертирует файлы Excel в формат CSV, извлекая данные из первого рабочего листа

## Примеры

- [XLS образцы](https://elysiatools.com/ru/samples/xls-samples): XLS-образцы для тестов бинарного парсинга и импорта электронных таблиц
- [XLSX образцы](https://elysiatools.com/ru/samples/xlsx-samples): XLSX-образцы для тестов парсинга листов и извлечения данных
- [CSV Примеры](https://elysiatools.com/ru/samples/csv-samples): Примеры CSV-файлов с различными типами данных, размерами и уровнями сложности
- [Примеры Python](https://elysiatools.com/ru/samples/python): Примеры кода Python и демонстрации Hello World