Я хочу создать open-source библиотеку для автоматического анализа и визуализации временных рядов с интеграцией ML-моделей для прогнозирования. Основная идея — сделать инструмент, который одной командой (`tsviz.analyze(data)`) будет строить графики, считать статистики, детектировать аномалии и предлагать подходящие модели. Пример концепта: ``` import tsviz import pandas as pd data = pd.read_csv('sales.csv', parse_dates=['date']) report = tsviz.analyze( data, target='revenue', freq='D', auto_model=True # Auto-test ARIMA, Prophet, etc. ) report.show() ``` Также интересно реализовать инструмент для генерации тестовых данных с заданными паттернами (тренды, сезонность, шум), чтобы упростить тестирование TS-моделей.