This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.
Ви почали вивчати прогнозування часових рядів, розглядаючи тип даних, які потребують цього спеціального моделювання. Ви вже візуалізували деякі дані, пов’язані з енергетикою. Тепер знайдіть інші дані, які могли б отримати користь від прогнозування часових рядів. Знайдіть три приклади (спробуйте [Kaggle](https://kaggle.com) і [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)) і створіть ноутбук для їх візуалізації. Занотуйте будь-які особливі характеристики цих даних (сезонність, різкі зміни чи інші тренди) у ноутбуці.
## Критерії оцінювання
| Критерії | Відмінно | Задовільно | Потребує покращення |
| | Три набори даних візуалізовані та пояснені у ноутбуці | Два набори даних візуалізовані та пояснені у ноутбуці | Мало наборів даних візуалізовано або пояснено у ноутбуці, або представлені дані є недостатніми |
---
**Відмова від відповідальності**:
Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу.
