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Practical Time Series Analysis - 实用时间序列分析(由Packt出版)

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简介:
《实用时间序列分析》一书由Packt出版社出版,旨在为读者提供时间序列数据处理和预测的实际技能与知识。本书深入浅出地讲解了时间序列分析的基本概念、常用模型及其应用,帮助读者掌握相关技术和工具,以解决实际问题。 《实用的时间序列分析》附带了一个代码库,其中包含了完成本书所需的全部支持项目文件。时间序列分析使我们能够研究一段时间内的数据,并了解这些数据随时间变化的模式。这本书将帮助您理解时间序列分析背后的逻辑并将其应用于各个领域,包括财务、业务和社交媒体。 所有代码都按照章节组织在不同的文件夹中,每个文件夹均以数字开头,后跟应用名称(例如Chapter02)。 示例代码如下所示: ```python import os import pandas as pd %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns ``` 为了运行本书中的示例并编写自己的Python程序进行时间序列分析,您需要安装Anaconda Python发行版。 本书的代码示例如何使用Jupyter Notebook展示和执行。

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客服
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  • Practical Time Series Analysis - Packt
    优质
    《实用时间序列分析》一书由Packt出版社出版,旨在为读者提供时间序列数据处理和预测的实际技能与知识。本书深入浅出地讲解了时间序列分析的基本概念、常用模型及其应用,帮助读者掌握相关技术和工具,以解决实际问题。 《实用的时间序列分析》附带了一个代码库,其中包含了完成本书所需的全部支持项目文件。时间序列分析使我们能够研究一段时间内的数据,并了解这些数据随时间变化的模式。这本书将帮助您理解时间序列分析背后的逻辑并将其应用于各个领域,包括财务、业务和社交媒体。 所有代码都按照章节组织在不同的文件夹中,每个文件夹均以数字开头,后跟应用名称(例如Chapter02)。 示例代码如下所示: ```python import os import pandas as pd %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns ``` 为了运行本书中的示例并编写自己的Python程序进行时间序列分析,您需要安装Anaconda Python发行版。 本书的代码示例如何使用Jupyter Notebook展示和执行。
  • 教程:Time-Series-Analysis-Tutorial
    优质
    本教程《Time-Series-Analysis-Tutorial》旨在为初学者提供全面的时间序列分析指导,涵盖基础概念、模型建立及应用实例。适合数据科学爱好者和专业人士学习参考。 时间序列分析——分类与预测教程 作者:datamonday 贡献者:datamonday 初次发布:2020-04-17 最后修改:2021-04-06 [toc] 前言 最近一段时间都在学习时间序列预测和时间序列分类相关的知识,一开始感觉无从下手,论文看不懂,代码不会写。经过近三个月的摸索,也算是入门的小白了,这篇博文算是个人经过踩坑、去粗取精之后的经验总结。通过4篇博客、9篇论文、32篇实战教程,梳理出了一套系统化的时间序列预测和时间序列分类任务的入门指南。文中提及的博客论文和教程全部内容字数大约在50万字到100万字之间。既是对这段时间所学知识的梳理总结,也希望给有需要的同学提供帮助。 适用人群: 没有时间序列预测分类相关经验的小白。 代码环境: python 3.7.6 tensorflow 2.1.0
  • Time-Series Analysis: A Practical Approach (epub)
    优质
    本书《时间序列分析:实用方法》以简洁明了的方式介绍了时间序列分析的基本概念和应用技巧,适合初学者及专业人士阅读参考。电子书格式便于携带与学习。 《Practical Time-Series Analysis》英文epub资源转载自网络,如涉及侵权,请联系上传者删除。
  • time-series-prediction: 天池预测竞赛回顾
    优质
    本项目是对天池平台举办的时间序列预测竞赛的一次全面回顾与分析。通过复盘比赛过程、总结经验教训及分享模型优化策略,旨在为数据科学家和爱好者提供宝贵的学习资源。 2月22日学习记录:一开始把Aliyun和Docker账号搞混了,导致出现了一些奇怪的模型错误。最后还是在关键时刻解决了问题并成功运行。真是太难了。 2月26日学习记录:由于数据量庞大,我们使用tsfresh来自动化生成功能,并将这些特征应用于模型中。接下来计划尝试使用transformer进行预测。
  • Practical Data Analysis with Jupyter Notebook: Packt Publishing 发...
    优质
    《Practical Data Analysis with Jupyter Notebook》由Packt Publishing出版,本书通过Jupyter Notebook这一强大工具指导读者进行实用的数据分析。书中涵盖了数据清洗、可视化及模型构建等内容,帮助读者掌握数据分析全流程技术。 《使用Jupyter笔记本进行实用数据分析》是Packt出版社出版的一本关于如何利用Python语言提取有用且可行的见解来讲述数据故事的书籍。这本书将带领读者全面了解数据分析的过程,并以简单易懂的方式解释每个步骤。 在本书中,你将会学习到如何运用各种Python库处理和分析数据,包括筛选、清理不同类型的数据,以及使用NumPy、pandas、Matplotlib 和自然语言工具包(NLTK)等进行数据可视化与分析。此外,书中还详细介绍了如何整理并利用pandas创建DataFrame;通过时间序列数据分析生成图表和可视化结果。 本书还包括了探索性数据分析的方法,例如发现关系,并展示了如何运用SQL将不同的数据库连接起来;使用NLP技术处理非结构化文本信息以构建情感分析模型等实用技巧。读者还将有机会在真实的数据集中寻找模式并从中获取洞察力。
  • Time Series Structure Analysis: SSA and Related Methods
    优质
    本书介绍了时间序列结构分析中的奇异谱分析(SSA)及其相关方法,为读者提供了深入理解时间序列数据处理的有效工具。 《时间序列结构分析:SSA及相关技术》由N. Golyandina、V. Nekrutkin和A. Zhigljavsky合著。这是一本完整的PDF文档,共310页,是奇异谱分析学习的最原始和权威的教材。
  • Python-源码
    优质
    本资源提供使用Python进行时间序列分析的实用教程及源代码,涵盖数据预处理、模型构建与评估等内容,适合数据分析爱好者和技术从业者学习参考。 我的教授推荐了一本关于时间序列分析的书给我阅读。昨天我读了这本书以及另一本书《》。两本书各有千秋,《前者》内容更先进一些,并提供了一些新颖的观点,而后者则是中级水平,包含了一些实际的例子,尽管这些例子有些简单化且效果一般。虽然它涵盖了很多主题并且交替使用R和Python语言进行介绍,但我个人偏好Python。我将继续用Python学习时间序列分析的相关知识。 然而,本课程主要使用R编程语言,并要求我在掌握并应用R的过程中进一步学习。不过我已经计划为这门课制作一份基于Python的注解版本来辅助理解与实践。 此外,《》这本书很少涉及最新的TS模型和方法(2017),因此在阅读时需要注意其内容可能不够前沿。 时间序列分析包括以下章节: - 第一章:不同类型的数据 - 横截面数据、时间序列数据及面板数据的介绍; - 时间序列内部结构,如总体趋势、季节性变动等; - 序列图与子系列剧情展示; - 多箱图和周期变化分析; - 第二章:了解时间序列数据 - 自相关性和部分自相关的概念; 以上便是对原文内容的重写。
  • Analysis of Neural Time Series Data: Theory and Practice
    优质
    本书深入探讨神经时间序列数据的理论与实践分析方法,涵盖信号处理、统计模型及机器学习技术在脑科学研究中的应用。 Mike X Cohen的参考书中的习题及相关MATLAB代码主要涉及时间序列数据分析。
  • TIME SERIES ANALYSIS: AN INTRODUCTION - FIFTH EDITION by Chris...
    优质
    《时间序列分析:入门第五版》由Chris等人编著,本书全面介绍了时间序列分析的基本概念、模型和应用方法,适合初学者及专业人士阅读。 原版经典作品《时间序列分析》,共293页,语言优美流畅,非常适合初学者阅读。
  • Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series Using R (Original PDF)...
    优质
    《利用R语言分析集成和协整时间序列》一书详细介绍了如何使用统计软件R来处理与分析经济及金融数据中的时间序列,特别聚焦于集成过程与协整关系的检测与建模。书中提供了丰富的实例和实战演练,帮助读者掌握复杂的时间序列数据分析技巧。 这本书的标题结合了两个具有影响力的领域。正如David Hendry在Clive W.J. Granger诺贝尔纪念奖演讲中所提到的,“非平稳宏观经济时间序列建模已成为实证宏观经济学研究的主要范式”。因此,掌握集成与协整分析是应用计量经济学家必备的能力。另一方面则是开源统计编程环境R。自1990年代中期以来,它已经从雏形成长为成熟、灵活且强大的软件,并拥有超过600个贡献包。然而可以说,R在计量经济学领域的关注度尚未达到应有的水平。本书旨在弥合这一差距,展示如何轻松地将集成与协整分析中的方法和工具应用到R中。