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Python時間序列預測/數據分析與決策技術叢書

  • 作者：(加)馬可·佩塞羅|責編:劉鋒//馮潤峰|譯者:翟世臣
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111754466
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：350
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書教你如何從基於時間的數據（如日誌、客戶分析和其他事件流）中獲得即時、有意義的預測。在這本通俗易懂的書中，作者通過帶有註釋的Python代碼進行全面演示，你將學慣用於時間序列預測的統計和深度學習方法。通過跟隨書中的實例鍛煉你的技能，你很快就會準備好建立自己的準確、有洞察力的預測。
作者介紹
(加)馬可·佩塞羅|責編:劉鋒//馮潤峰|譯者:翟世臣
    馬可·佩塞羅     加拿大一家大銀行的高級數據科學家，自學成才，他特別清楚要想在這個行業發展需要掌握什麼職業技能。Marco倡導實踐學習方法，他在Medium博客、free Code Camp數據科學速成課程和Udemy課程都採用了這種方法。
目錄
譯者序
前言
致謝
第一部分  時間不等人
  第1章  了解時間序列預測
    1.1  時間序列簡介
    1.2  時間序列預測概覽
      1.2.1  設定目標
      1.2.2  確定預測對象
      1.2.3  設置預測範圍
      1.2.4  收集數據
      1.2.5  開發預測模型
      1.2.6  部署到生產中
      1.2.7  監控
      1.2.8  收集新的數據
    1.3  時間序列預測與其他回歸任務的差異
      1.3.1  時間序列有順序
      1.3.2  時間序列有時沒有特徵
    1.4  下一步
  第2章  對未來的簡單預測
    2.1  定義基線模型
    2.2  預測歷史均值
      2.2.1  基線實現準備
      2.2.2  實現歷史均值基線
    2.3  預測最後一年的均值
    2.4  使用最後已知數值進行預測
    2.5  實現簡單的季節性預測
    2.6  下一步
  第3章  來一次隨機遊走
    3.1  隨機遊走過程
    3.2  識別隨機遊走
      3.2.1  平穩性
      3.2.2  平穩性檢驗
      3.2.3  自相關函數
      3.2.4  把它們組合在一起
      3.2.5  GOOGL是隨機遊走嗎
    3.3  預測隨機遊走
      3.3.1  長期預測
……
第二部分  使用統計模型進行預測
第三部分  使用深度學習進行大規模預測
第四部分  大規模自動化預測
附錄  安裝說明

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