Praktická analýza časových radov s R

Recenzie čitateľov

Kniha je dobre hodnotená pre svoj praktický prístup k analýze časových radov pomocou R, ktorý obsahuje jasné vysvetlenia, vizuálne pomôcky a vlastný kód autora. Niektorí používatelia ju považovali za užitočnú najmä pre začiatočníkov, zatiaľ čo iní zaznamenali problémy s presnosťou kódu a kvalitou tlače. Napriek niektorým problémom sa kniha považuje za cenný zdroj informácií v tejto oblasti.

Praktické skúsenosti a praktické príklady, dobre organizovaná a ľahko sledovateľná, vhodná pre začiatočníkov, obsahuje vlastný kód a nástroje autora (TSstudio), vizuálne vysvetlený obsah, cenná pre pracovné uplatnenie v dátovej vede.

Kód obsahuje chyby, ktoré znižujú zážitok z učenia, niektorí používatelia ho ťažko sledovali kvôli potrebným opravám kódu, problémy s kvalitou tlače vo verzii s mäkkou väzbou.

(na základe 12 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Hands-On Time Series Analysis with R

Obsah knihy:

Vytváranie efektívnych prognostických modelov pomocou tradičných modelov časových radov a algoritmov strojového učenia. Kľúčové vlastnosti Vykonajte analýzu časových radov a prognózovanie pomocou balíkov R, ako sú Forecast a h2o Vypracujte modely a nájdite vzory na vytvorenie vizualizácií pomocou balíkov TSstudio a plotly Ovládnite štatistiku a implementujte metódy časových radov pomocou uvedených príkladov Popis knihy

Analýza časových radov je umenie získavať zmysluplné poznatky z údajov časových radov a odhaľovať v nich vzory pomocou štatistických prístupov a prístupov k vizualizácii údajov. Tieto poznatky a vzory sa potom dajú využiť na skúmanie minulých udalostí a predpovedanie budúcich hodnôt v radoch.

Táto kniha sa zaoberá základmi analýzy časových radov pomocou programu R a vytvára základy potrebné na vytváranie prognostických modelov. Naučíte sa, ako predspracovať nespracované údaje o časových radoch a čistiť a manipulovať s údajmi pomocou balíkov, ako sú stats, lubridate, xts a zoo. Budete analyzovať údaje a získavať z nich zmysluplné informácie pomocou deskriptívnej štatistiky aj bohatých nástrojov na vizualizáciu údajov v R, ako sú balíky TSstudio, plotly a ggplot2. Ďalšia časť knihy sa venuje tradičným prognostickým modelom, ako sú lineárna regresia časových radov, exponenciálne vyhladzovanie (Holt, Holt-Winter a ďalšie) a modely ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) s balíkmi stats a forecast. Budete sa venovať aj pokročilým regresným modelom časových radov s algoritmami strojového učenia, ako sú Random Forest a Gradient Boosting Machine, pomocou balíka h2o.

Na konci tejto knihy budete mať zručnosti potrebné na skúmanie údajov, identifikáciu vzorcov a vytvorenie prognostického modelu pomocou rôznych tradičných metód a metód strojového učenia. Čo sa naučíte Vizualizovať údaje časových radov a získať lepšie poznatky Preskúmať autokoreláciu a zvládnuť štatistické techniky Používať nástroje na analýzu časových radov z balíkov stats, TSstudio a forecast Preskúmať a identifikovať sezónne a korelačné vzory Pracovať s rôznymi formátmi časových radov v R Preskúmať modely časových radov, ako sú ARIMA, Holt-Winters a ďalšie Vyhodnotiť vysoko výkonné prognostické riešenia Komu je táto kniha určená

Hands-On Time Series Analysis with R je ideálna pre dátových analytikov, dátových vedcov a všetkých vývojárov v R, ktorí chcú vykonávať analýzu časových radov na efektívne predpovedanie výsledkov. Vyžadujú sa základné znalosti štatistiky; očakávajú sa určité znalosti v jazyku R, ale nie sú povinné. Obsah Úvod do analýzy časových radov a jazyka R Práca s objektmi dátumu a času Objekt časového radu Práca s objektmi zoo a xts Dekompozícia údajov časového radu Analýza sezónnosti Analýza korelácie Stratégie prognózovania Prognózovanie pomocou lineárnej regresie Prognózovanie pomocou modelov s exponenciálnym vyhladzovaním Prognózovanie pomocou modelov ARIMA Prognózovanie pomocou modelov strojového učenia