Serie temporali con Python: Come implementare l'analisi e le previsioni delle serie temporali usando Python

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce un'introduzione completa all'analisi delle serie temporali con applicazioni pratiche, ma soffre di gravi problemi di qualità di stampa e di scarsa organizzazione.

Informazioni ben compilate, concetti di serie temporali e loro applicazioni, organizzate in modo semplice, utili per chi è interessato alle serie temporali, utili per prendere decisioni aziendali.

Formato scomodo con schermate di codice al posto del codice digitato, scarsa qualità di stampa (ad esempio, immagini ritagliate, numeri di pagina mancanti), numerosi errori e refusi, contenuti di base che potrebbero non soddisfare le aspettative dei lettori avanzati.

(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.