Serii de timp cu Python: Cum să implementați analiza și prognoza seriilor de timp utilizând Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere cuprinzătoare în analiza seriilor de timp, cu concepte și aplicații utile pentru întreprinderi. Cu toate acestea, este afectată de probleme de tipărire, calitate slabă și utilizarea de capturi de ecran de cod care împiedică lizibilitatea.

⬤ Informații bine compilate
⬤ detalierea conceptelor aplicabile în afaceri
⬤ perspective asupra comportamentului seriilor de timp
⬤ organizat și ușor de citit
⬤ acoperă diverse subiecte din seriile de timp
⬤ util pentru cei cu cunoștințe de bază de Python/Machine Learning.

⬤ Calitate slabă a imprimării
⬤ probleme cu capturile de ecran ale codurilor
⬤ multe greșeli de scriere
⬤ lipsa numerelor de pagină
⬤ unele imagini sunt decupate
⬤ conținutul acoperă doar elementele de bază
⬤ raportat ca o versiune piratată
⬤ dezamăgitor pentru cititorii care doresc o înțelegere detaliată.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Doriți să aflați mai multe despre seriile de timp, dar vă străduiți să le găsiți în manualele tradiționale de știința datelor?

Această carte este răspunsul dumneavoastră.

Seria temporală este o parte interesantă și importantă a analizei datelor. Datele din seriile cronologice sunt mai ușor disponibile decât majoritatea formelor de date și răspund la întrebări pe care datele transversale se străduiesc să le facă. De asemenea, acestea au mai multe aplicații în lumea reală în predicția evenimentelor viitoare. Cu toate acestea, ele nu se regăsesc, în general, într-un set tradițional de instrumente pentru știința datelor. Există, de asemenea, resurse centralizate limitate privind aplicațiile seriilor de timp, în special folosind limbaje de programare tradiționale, cum ar fi Python.

Această carte rezolvă toate aceste probleme, și chiar mai mult. Ea începe cu concepte de bază în seriile de timp și trece la subiecte mai avansate. Vă arată cum să configurați Python de la început și trece prin peste 20 de exemple de aplicare a conceptelor Time Series simple și avansate cu cod Python.