Serie temporali con Python: Come implementare l'analisi e la previsione delle serie temporali con Python

Recensioni dei lettori

Il libro offre un'introduzione completa all'analisi delle serie temporali, con concetti e applicazioni utili per le aziende. Tuttavia, è inficiato da problemi di stampa, dalla scarsa qualità e dall'uso di schermate di codice che ostacolano la leggibilità.

⬤ Informazioni ben compilate
⬤ suddivisione dei concetti applicabili al business
⬤ approfondimenti sul comportamento delle serie temporali
⬤ organizzato e facile da leggere
⬤ copre vari argomenti sulle serie temporali
⬤ utile per chi ha una conoscenza di base di Python/Machine Learning.

⬤ Scarsa qualità di stampa
⬤ problemi con le schermate dei codici
⬤ molti errori di battitura
⬤ mancanza di numeri di pagina
⬤ alcune immagini sono ritagliate
⬤ il contenuto copre solo le basi
⬤ segnalato come versione pirata
⬤ deludente per i lettori che cercano una comprensione dettagliata.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Volete saperne di più sulle serie temporali, ma avete difficoltà a trovarle nei tradizionali libri di testo di Data Science?

Questo libro è la risposta.

Le serie temporali sono una parte importante ed entusiasmante dell'analisi dei dati. I dati delle serie temporali sono più facilmente disponibili rispetto alla maggior parte dei dati e rispondono a domande che i dati trasversali faticano a fare. Inoltre, trovano maggiore applicazione nel mondo reale nella previsione di eventi futuri. Tuttavia, non sono generalmente presenti in un tradizionale kit di strumenti per la scienza dei dati. Inoltre, le risorse centralizzate sulle applicazioni delle serie temporali sono limitate, soprattutto se si utilizzano linguaggi di programmazione tradizionali come Python.

Questo libro risolve tutti questi problemi, e non solo. Inizia con i concetti di base delle serie temporali, per poi passare ad argomenti più avanzati. Mostra come configurare Python fin dall'inizio e illustra oltre 20 esempi di applicazione di concetti semplici e avanzati di serie temporali con il codice Python.