Hands-On Analiza seriilor de timp cu R

Recenzii ale cititorilor

Cartea este bine apreciată pentru abordarea sa practică a analizei seriilor de timp utilizând R, oferind explicații clare, ajutoare vizuale și codul propriu al autorului. Unii utilizatori au considerat-o deosebit de utilă pentru începători, în timp ce alții au remarcat probleme legate de acuratețea codului și de calitatea imprimării. În ciuda unor provocări, cartea este considerată o resursă valoroasă în domeniu.

Experiență practică și exemple practice, bine organizată și ușor de urmărit, potrivită pentru începători, include codul și instrumentele proprii ale autorului (TSstudio), conținut explicat vizual, valoros pentru aplicațiile de muncă în știința datelor.

Codul conține greșeli care diminuează experiența de învățare, unii utilizatori l-au găsit greu de urmărit din cauza corecțiilor de cod necesare, probleme cu calitatea imprimării în versiunea softcover.

(pe baza a 12 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Hands-On Time Series Analysis with R

Conținutul cărții:

Construiți modele eficiente de prognoză utilizând modele tradiționale de serii temporale și algoritmi de învățare automată. Caracteristici principale Efectuați analize ale seriilor de timp și previziuni utilizând pachete R precum Forecast și h2o Dezvoltați modele și găsiți modele pentru a crea vizualizări utilizând pachetele TSstudio și plotly Stăpâniți statisticile și implementați metodele seriilor de timp utilizând exemplele menționate Descrierea cărții

Analiza seriilor de timp este arta de a extrage informații semnificative din datele seriilor de timp și de a dezvălui modele în acestea utilizând abordări statistice și de vizualizare a datelor. Aceste informații și modele pot fi apoi utilizate pentru a explora evenimentele din trecut și pentru a prognoza valorile viitoare ale seriei.

Această carte explorează elementele de bază ale analizei seriilor temporale cu R și pune bazele de care aveți nevoie pentru a construi modele de prognoză. Veți învăța cum să preprocesați datele brute ale seriilor de timp și cum să curățați și să manipulați datele cu pachete precum stats, lubridate, xts și zoo. Veți analiza datele și veți extrage informații semnificative din acestea utilizând atât statistici descriptive, cât și instrumente bogate de vizualizare a datelor în R, cum ar fi pachetele TSstudio, plotly și ggplot2. Ultima secțiune a cărții abordează modele tradiționale de prognoză, cum ar fi regresia liniară a seriilor de timp, netezirea exponențială (Holt, Holt-Winter și altele) și modelele ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) cu pachetele stats și forecast. Veți acoperi, de asemenea, modele avansate de regresie a seriilor de timp cu algoritmi de învățare automată, cum ar fi Random Forest și Gradient Boosting Machine, utilizând pachetul h2o.

La sfârșitul acestei cărți, veți avea abilitățile necesare pentru a vă explora datele, a identifica tipare și a construi un model de prognoză utilizând diverse metode tradiționale și de învățare automată. Ce veți învăța Vizualizați datele seriilor de timp și obțineți informații mai bune Explorați autocorelația și stăpâniți tehnicile statistice Utilizați instrumentele de analiză a seriilor de timp din pachetele stats, TSstudio și forecast Explorați și identificați modele sezoniere și de corelație Lucrați cu diferite formate de serii de timp în R Explorați modele de serii de timp precum ARIMA, Holt-Winters și altele Evaluați soluții de prognoză de înaltă performanță Cui se adresează această carte

Hands-On Time Series Analysis with R este ideal pentru analiștii de date, cercetătorii de date și toți dezvoltatorii R care doresc să efectueze analize ale seriilor de timp pentru a prezice eficient rezultatele. Sunt necesare cunoștințe de bază de statistică; se așteaptă unele cunoștințe în R, dar nu sunt obligatorii. Table of Contents Introducere în analiza seriilor de timp și R Lucrul cu obiectele dată și timp Obiectul serie de timp Lucrul cu obiectele zoo și xts Descompunerea datelor din seriile de timp Analiza sezonalității Analiza corelației Strategii de prognoză Prognoza cu regresie liniară Prognoza cu modele de netezire exponențială Prognoza cu modele ARIMA Prognoza cu modele de învățare automată