Die 10 besten Bücher zur Zeitreihenanalyse - Analytics Vidhya

Verschlossenheit der Geheimnisse der Zeitreihenanalyse: Ein Leitfaden für wesentliche Ressourcen

Das Navigieren in der Komplexität der Zeitreihenanalyse kann sich anfühlen, einen versteckten Schatz der Datenerkenntnisse aufzudecken. Diese Reise beginnt oft mit den richtigen Reiseführer. Die Auswahl der Ressourcen wirkt sich unabhängig von Ihrem Erfahrungsniveau auf Ihr Verständnis der Zeitreihenprognose und -analyse aus. Die folgende Auswahl der Bücher deckt ein breites Spektrum ab, von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortschrittlichen Techniken für maschinelles Lernen und Bereitstellung der für den Erfolg erforderlichen Werkzeuge und Wissen. Jedes bietet einzigartige Perspektiven und wertvolle Strategien, um für jeden Lernenden etwas sicherzustellen.

Top 10 Time Series Analyse Books: Eine kuratierte Liste

Diese kuratierte Liste zeigt zehn einflussreiche Bücher, die verschiedene Aspekte der Zeitreihenanalyse abdecken:

1. Prognose: Prinzipien und Praxis
2. Zeitreihenanalyse: Neue Erkenntnisse
3. Praktische Zeitreihenprognose mit R: einem praktischen Leitfaden (dritte Ausgabe)
4. Maschinelles Lernen für Zeitreihen mit Python: Prognose, Vorhersage und Erkennung von Anomalien mit modernem maschinellem Lernmethoden
5. Rezidivintervallanalyse der Finanzzeitreihen
6. Zeitreihenanalyse: Prognose und Kontrolle
7. Angewandte Zeitreihenanalyse
8. Praktische Zeitreihenanalyse: Vorhersage mit Statistik und maschinellem Lernen
9. Mastering -Zeitreihenanalyse und Prognose mit Python
10. Multivariate Zeitreihenanalyse: mit R- und Finanzanwendungen

Detaillierte Buchzusammenfassungen:

(HINWEIS: Aufgrund von Längenbeschränkungen sind unten nur wichtige Aspekte jedes Buches zusammengefasst. Der Originaltext enthält detailliertere Beschreibungen.)

1. Prognose: Prinzipien und Praxis

• Autoren: Rob J. Hyndman und George Athanasopoulos
• Veröffentlichungsjahr: 2013
• Ein umfassender Leitfaden, der grundlegende und fortschrittliche Zeitreihenprognose -Methoden abdeckt. Sein praktischer Ansatz, der Beispiele in realer Welt und R verwendet, macht es für alle Ebenen zugänglich.

2. Zeitreihenanalyse: Neue Erkenntnisse

• Autor: Rifaat M. Abdalla
• Veröffentlichungsjahr: 2023
• Erforscht fortschrittliche Methoden und moderne Anwendungen für Personen mit einer soliden Grundlage in Zeitreihen. Es verbindet traditionelle statistische Methoden mit maschinellem Lernen.

3. Practical Time Series Prognose mit R: einem praktischen Leitfaden (dritte Ausgabe)

• Autor: Galit Shmueli
• Veröffentlichungsjahr: 2016
• Ein praktischer praktischer Leitfaden, der sich auf Datenerforschung, Modellauswahl und Bewertung unter Verwendung von R. unter Verwendung der praktischen Anwendung mit zahlreichen Übungen und Fallstudien konzentriert.

4. maschinelles Lernen für Zeitreihen mit Python

• Autor: Ben Auffarth
• Veröffentlichungsjahr: 2021
• Ein umfassender Leitfaden zur Anwendung maschineller Lerntechniken auf Zeitreihen mit Python. Es deckt Arima, RNNs, LSTMS und CNNs ab und betont die Vorverarbeitung und Modellbewertung.

5. Rezidivintervallanalyse der Finanzzeitreihen

• Autoren: Wei-Xing Zhou, Zhi-Qiang Jiang, Wen-Jie Xie
• Veröffentlichungsjahr: 2024
• Führt eine Rezidivintervallanalyse als neuartiger Ansatz zum Verständnis der Finanzmärkte ein und Anpassung von Methoden aus Hydrologie und Seismologie.

6. Zeitreihenanalyse: Prognose und Kontrolle

• Autoren: George EP Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel und Greta M. Ljung
• Veröffentlichungsjahr: 2015
• Eine wegweisende Arbeit in der Zeitreihenanalyse, die für seine grundlegenden Beiträge und praktischen Einblicke in die Prognose- und Kontrolltechniken bekannt ist.

7. Angewandte Zeitreihenanalyse

• Autor: Terence C. Mills
• Veröffentlichungsjahr: 2019
• Konzentriert sich auf praktische Anwendungen der Zeitreihenanalyse, wobei theoretische Konzepte mit Beispielen in der Praxis kombiniert werden. Es deckt Arima, Garch-Modelle und State-Raum-Modelle ab.

8. Praktische Zeitreihenanalyse: Vorhersage mit Statistiken und maschinellem Lernen

• Autor: Aileen Nielsen
• Veröffentlichungsjahr: 2019
• Kombiniert traditionelle statistische Methoden mit modernen Techniken für maschinelles Lernen und bietet ein robustes Toolkit zur Analyse und Vorhersage zeitabhängiger Daten.

9. Mastering -Zeitreihenanalyse und Prognose mit Python

• Autor: Sulekha Aloorravi
• Veröffentlichungsjahr: 2024
• Ein wesentlicher Leitfaden zur Nutzung von Python in der Zeitreihenanalyse, die grundlegende Konzepte und fortschrittliche Techniken wie LSTM -Neuralnetzwerke und Prophet abdeckt.

10. Multivariate Zeitreihenanalyse: mit R- und Finanzanwendungen

• Autor: Ruy S. Tsay
• Veröffentlichungsjahr: 2014
• Ein definitiver Leitfaden zur gleichzeitigen Analyse mehrerer Zeitreihen mit Schwerpunkt auf Finanzdaten. Es umfasst VAR-Modelle, Kointegration und Zustandsraummodelle.

Abschluss:

Diese umfassenden Ressourcen bieten eine Fülle von Wissen und verändern Ihren Ansatz zur Prognose und Interpretation der Ergebnisse. Sie schließen die Lücke zwischen Theorie und Praxis und liefern reale Beispiele für verschiedene Bereiche. Durch die Verwendung dieser fachmännischen Guides sind Sie gut ausgestattet, um jede Zeitreihenherausforderung anzugehen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage robuster analytischer Erkenntnisse zu treffen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie 10 besten Bücher zur Zeitreihenanalyse - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!