Python编程：时间序列分析入门与实战应用

图书标准信息

• 作者 王恺
• 出版社 中国铁道出版社
• 出版时间 2024-02
• 版次 1
• ISBN 9787113291785
• 定价 79.80元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 212页
• 字数 300千字

【内容简介】

时间序列分析是一种针对时序数据处理的方法，涉及统计学、数据挖掘、数据建模、机器学习等多种技术。本书系统地介绍时间序列分析的关键方法，主要包括三方面内容；首先简单介绍经典的统计学部分，如自回归与移动平均模型；其次详细介绍常规方法，如线性回归与Prophet模型；最后系统论证深度学习部分，如RNN与TCN模型。此外，实战应用中将注意力机制应用到时间序列分析，通过Transformer模型对序列进行建模。

本书理论结合实战，具有很强的实践性，不仅适合企业一线从事技术和应用开发的人员学习，还可作为高等院校计算机、金融或人工智能专业师生使用Python语言学习时间序列分析的参考书。

【作者简介】

王恺

数据挖掘算法工程师

上海大学通信工程学院硕士，任职于千寻位置网络有限公司(阿里巴巴&中国兵器)算法工程师，负责数据挖掘、知识图谱、计算机视觉等技术在时空智能领域的落地研究。

【目录】

第1章初识时间序列

1.1时间序列的概念

1.2时间序列的特点

1.3统计学基础

1.4时间序列的分解

第2章线性时间序列分析

2.1平稳性

2.2自相关性

2.3白噪声与随机游走

2.4自回归移动平均模型

第3章时间序列分析常用模型

3.1线性回归模型

3.2Prophet模型

3.3NeuralProphet模型

第4章神经网络

4.1人工神经网络

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