Python可用于进行实用的时间序列分析，源码提供。

简介：
我的教授向我推荐了这本书，关于时间序列分析。昨天我阅读了这本书以及另一本名为《》的作品，两者各有优点。前者在内容上更为深入，并提供了许多您可能尚未接触过的创新观点，而后者则属于中级水平，包含了一些实际的应用案例。尽管这些案例有时会进行简化处理，并且效果并不总是令人满意，但本书整体而言相当出色，涵盖了广泛的主题，并且能够灵活地运用R和Python。我个人更偏爱Python语言。 我已经找到了这本书，并计划继续深入学习。 此外，该课程也采用了R语言。 让我来猜一猜，我接下来需要学习并掌握哪些关于R语言的知识。 我计划为该课程制作一个Python版本的注释文件。本书对TS模型和方法涉及较少的内容。 主要参考资料包括：“”（2017）及其它相关文献。目录包括第1章：不同类型的数据横截面数据、时间序列数据和面板数据；时间序列的内部结构、总体趋势、季节性运行、序列图、季节性子系列、剧情、多箱图、周期性变化以及意外的变化；时间序列分析模型、零均值模型、随机漫步和趋势模型、季节性模型以及自相关和部分自相关分析。