时间序列分析的10本最佳书籍-Analytics Vidhya

解锁时间序列分析的秘密：基本资源指南

导航时间序列分析的复杂性可能就像揭示了隐藏的数据见解。这次旅程通常始于正确的指南。资源的选择显着影响您对时间序列的预测和分析的理解，无论您的经验水平如何。以下书籍的选择涵盖了广泛的范围，从基本概念到高级机器学习技术，提供成功所需的工具和知识。每个人都提供独特的观点和宝贵的策略，为每个学习者确保一些东西。

十大时间序列分析书：策划清单

该精选清单重点介绍了十本有影响力的书，涵盖了时间序列分析的各个方面：

1. 预测：原则和实践
2. 时间序列分析：新见解
3. 实用的时间序列预测R：动手指南（第三版）
4. 使用Python的时间序列的机器学习：使用最先进的机器学习方法预测，预测和检测异常
5. 财务时间序列的重复间隔分析
6. 时间序列分析：预测和控制
7. 应用时间序列分析
8. 实用时间序列分析：统计和机器学习的预测
9. 掌握时间序列分析和预测Python
10. 多变量时间序列分析：使用R和财务应用

详细的书籍摘要：

（注意：由于长度约束，下面只汇总了每本书的关键方面。原始文本提供了更详细的描述。）

1。预测：原理和实践

• 作者： Rob J. Hyndman和George Athanasopoulos
• 出版年： 2013年
• 涵盖基本和高级时间序列预测方法的全面指南。它使用现实世界示例和R的实用方法使其在各个层面上都可以访问。

2。时间序列分析：新见解

• 作者： Rifaat M. Abdalla
• 出版年： 2023年
• 探索针对时间序列稳固基础的人的高级方法和现代应用。它将传统的统计方法与机器学习融为一体。

3。实用的时间序列预测R：动手指南（第三版）

• 作者： Galit Shmueli
• 出版年： 2016年
• 实用的动手指南，专注于使用R的数据探索，模型选择和评估。它强调了许多练习和案例研究的实用应用。

4。与Python的时间序列的机器学习

• 作者：本·奥法斯（Ben Auffarth）
• 出版年： 2021年
• 使用Python将机器学习技术应用于时间序列的综合指南。它涵盖了Arima，RNN，LSTMS和CNN，强调预处理和模型评估。

5。财务时间序列的复发间隔分析

• 作者： Wei-Xing周，Zhi-Qiang Jiang，Wen-Jie Xie
• 出版年： 2024年
• 引入了复发间隔分析，是一种了解金融市场的新方法，从水文学和地震学调整方法。

6。时间序列分析：预测和控制

• 作者： George EP Box，Gwilym M. Jenkins，Gregory C. Reonsel和Greta M. Ljung
• 出版年： 2015年
• 时间序列分析中的开创性工作以其基本贡献和对预测和控制技术的实践见解而闻名。

7。应用时间序列分析

• 作者：特伦斯·C·米尔斯
• 出版年： 2019年
• 重点介绍了时间序列分析的实际应用，将理论概念与现实世界的例子融合在一起。它涵盖了Arima，Garch模型和州空间模型。

8。实用的时间序列分析：统计和机器学习的预测

• 作者：艾琳·尼尔森（Aileen Nielsen）
• 出版年： 2019年
• 将传统的统计方法与现代机器学习技术相结合，提供了一个可靠的工具包，用于分析和预测时间相关数据。

9。掌握时间序列分析和预测Python

• 作者： Sulekha Aloorravi
• 出版年： 2024年
• 利用Python进行时间序列分析的基本指南，涵盖了基础概念和LSTM神经网络和先知等先进技术。

10。多元时间序列分析：使用R和财务应用

• 作者： Ruey S. Tsay
• 出版年： 2014年
• 同时分析多个时间序列的权威指南，重点是财务数据。它涵盖了VAR模型，协整和州空间模型。

结论：

这些综合资源提供了丰富的知识，将您的方法转化为预测和解释结果。它们弥合了理论与实践之间的差距，提供了适用于各个领域的现实示例。通过利用这些专业制作的指南，您将有能力应对任何时间序列挑战，并根据强大的分析结果做出明智的决定。

以上是时间序列分析的10本最佳书籍-Analytics Vidhya的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！