Time Series with Python: Jak zaimplementować analizę szeregów czasowych i prognozowanie przy użyciu Pythona

Opinie czytelników

Książka stanowi kompleksowe wprowadzenie do analizy szeregów czasowych z praktycznymi zastosowaniami, ale cierpi z powodu poważnych problemów z jakością druku i słabą organizacją.

Dobrze zebrane informacje, obejmujące różne koncepcje szeregów czasowych i ich zastosowania, zorganizowane w łatwy sposób, pomocne dla osób zainteresowanych szeregami czasowymi, korzystne przy podejmowaniu decyzji biznesowych.

Niewygodny format ze zrzutami ekranu kodu zamiast wpisanego kodu, słaba jakość druku (np. przycięte obrazy, brakujące numery stron), liczne błędy i literówki, podstawowa treść, która może nie spełniać oczekiwań zaawansowanych czytelników.

(na podstawie 5 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Time Series with Python: How to Implement Time Series Analysis and Forecasting Using Python

Zawartość książki:

Chcesz dowiedzieć się więcej o szeregach czasowych, ale nie możesz znaleźć ich w tradycyjnych podręcznikach do nauki o danych?

Ta książka jest odpowiedzią.

Szeregi czasowe to ekscytująca i ważna część analizy danych. Dane szeregów czasowych są łatwiej dostępne niż większość form danych i odpowiadają na pytania, z którymi dane przekrojowe mają trudności. Mają również większe zastosowanie w świecie rzeczywistym w przewidywaniu przyszłych wydarzeń. Nie są one jednak powszechnie dostępne w tradycyjnym zestawie narzędzi do analizy danych. Istnieje również ograniczona liczba scentralizowanych zasobów dotyczących zastosowań szeregów czasowych, zwłaszcza przy użyciu tradycyjnych języków programowania, takich jak Python.

Ta książka rozwiązuje wszystkie te problemy, a nawet więcej. Zaczyna się od podstawowych pojęć związanych z szeregami czasowymi, a następnie przechodzi do bardziej zaawansowanych tematów. Pokazuje, jak skonfigurować Pythona od samego początku i zawiera ponad 20 przykładów zastosowania zarówno prostych, jak i zaawansowanych koncepcji szeregów czasowych za pomocą kodu Pythona.