Когда дата-сайентисты анализируют временные ряды (например, графики курсов акций, температурные изменения климата или объемы розничных продаж), они часто используют спектральный анализ Фурье или авторегрессионные модели ARIMA. Однако в 1980-х годах (параллельно в СССР и США) был разработан уникальный непараметрический метод, который перевел анализ временных рядов на чистый язык линейной алгебры и матричной факторизации. Этот метод получил название «Анализ сингулярного спектра» (Singular Spectrum Analysis, SSA) или метод «Гусеница» (Caterpillar). SSA элегантно комбинирует геометрию подпространств с динамикой сигналов, позволяя без всяких априорных уравнений разлагать сложнейший временной ряд на понятные компоненты: медленный тренд, периодические (сезонные) колебания и высокочастотный хаотичный шум.