Практический анализ временных рядов. Прогнозирование со статистикой и машинное обучение
Автор: Эйлин Нильсен
Видавництво: Вильямс
ISBN: 978-617-7874-49-1
Формат: 60х90 1/16 (145х215 мм)
Кількість сторінок: 544
Мова видання: рос
Рік видання: 2021
Обкладинка: Мягкая
Папір: Офсет
Ілюстрації: Цветные
"Незаурядное издание! Рано или поздно любому специалисту по анализу данных приходится работать с временными рядами или с подобными им технологическими данными. В этой книге вы найдете детальное описание методологий машинного обучения и обработки временных данных, сопровождаемое великолепными примерами их практической реализации."
Андреас В. Кемпа-Лир, старший преподаватель, факультет инженерных наук, Оклендский университет
Анализ временных рядов становится все более и более актуальным разделом науки о данных в связи с широким распространением Интернета вещей, переходом здравоохранения на исключительно цифровой учет данных и ростом умных городов. Непрерывный мониторинг и сбор самых разных данных становятся повседневной действительностью и предопределяют постоянно растущую потребность в эффективных инструментах анализа временных рядов, основанных как на статистических методах, так и на методах машинного обучения.
В этом практическом руководстве описаны современные технологии анализа данных временных рядов и приведены примеры их практического использования в самых разных предметных областях. Оно призвано помочь в решении наиболее распространенных задач исследования и обработки временных рядов с помощью традиционных статистических методов и наиболее популярных моделей машинного обучения. В своей книге Эйлин Нильсен рассматривает самые распространенные и доступные инструменты анализа временных рядов, включенные в программные пакеты языков R и Python, которые могут применяться специалистами по работе с данными и разработчиками программного обеспечения для написания собственных эффективных решений.
Основные темы книги:
- Поиск и извлечение временных рядов
- Глубокое исследование временных рядов
- Хранение временных данных
- Моделирование данных временных рядов
- Генерирование и отбор признаков для временных рядов
- Классификация и прогнозирование временных рядов с помощью методов машинного и глубокого обучения
- Оценка ошибок прогнозирования
- Оценка точности и производительности моделей
Об авторе
Эйлин Нильсен — разработчик программного обеспечения и специалист по анализу данных из Нью-Йорка.
Она занимается обработкой данных временных рядов в самых разных предметных областях и научных дисциплинах — здравоохранении, политических кампаниях, научно-исследовательской деятельности и биржевой торговле. За свою карьеру она разработала несколько алгоритмов прогнозирования, основанных на нейронных сетях.