Practical Time Series Analysis

This book is for anyone who wants to analyze data over time and/or frequency. A statistical background is necessary to quickly learn the analysis methods.

这是一本深入探讨时间序列数据分析的著作，旨在帮助读者理解、分析和预测时间序列数据。这本书的内容涵盖了时间序列数据的定义和特点，包括横截面数据、面板数据，以及时间序列的一般趋势和季节性的确定方法。此外，还介绍了零均值模型、趋势模型、移动平均值的计算和应用，以及时间序列数据分组聚合方法等概念和技巧。 书中详细阐述了自回归模型基本概念，包括AR模型和ARIMA模型，以及如何使用这些模型来捕捉时间序列中的趋势和周期性变化。此外，还介绍了RNNs的基本概念和特点，包括RNNs在处理时序数据时的应用和特性，以及如何使用RNNs来处理多变量时序数据。 在Python的安装与基本使用方面，书中提供了详细的指导，包括如何安装Python、使用Python的基本数据类型、关键字和函数，以及如何迭代、生成和操作数据。此外，还介绍了如何下载示例代码，以及如何使用这些代码来验证和理解书中介绍的概念和技巧。