Practical Time Series Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Solve the most common data engineering and analysis challenges for modern time series data. This book provides an accessible well-rounded introduction to time series in both R and Python that will have software engineers, data scientists, and researchers up and running quickly and competently to do time-related analysis in their field of interest.
Author Aileen Nielsen also offers practical guidance and use cases from the real world, ranging from healthcare and finance to scientific measurements and social science projections. This book offers a more varied and cutting-edge approach to time series than is available in existing books on this topic.
作者简介
Aileen has worked in corporate law, physics research labs, and, most recently, a variety of NYC tech startups. Her interests range from defensive software engineering to UX designs for reducing cognitive load to the interplay between law and technology. Aileen is currently working at an early-stage NYC startup that has something to do with time series data and neural networks. She also serves as chair of the New York City Bar Association’s Science and Law committee, which focuses on how the latest developments in science and computing should be regulated and how such developments should inform existing legal practices.
In the recent past, Aileen worked at mobile health platform One Drop and on Hillary Clinton's presidential campaign. She is a frequent speaker at machine learning conferences on both technical and sociological subjects. She holds an A.B. from Princeton University and is A.B.D. in Applied Physics at Columbia University.
目录信息
读后感
代码: [https://github.com/PracticalTimeSeriesAnalysis/BookRepo] 主要内容可见作者的SciPy 2019的讲座，看视频比较省事 [https://www.youtube.com/watch?v=v5ijNXvlC5A] （含slides与代码） 主要介绍了time series处理的各类方法 - 传统统计方法: ARIMA - State Model: HMM ...
评分代码: [https://github.com/PracticalTimeSeriesAnalysis/BookRepo] 主要内容可见作者的SciPy 2019的讲座，看视频比较省事 [https://www.youtube.com/watch?v=v5ijNXvlC5A] （含slides与代码） 主要介绍了time series处理的各类方法 - 传统统计方法: ARIMA - State Model: HMM ...
评分代码: [https://github.com/PracticalTimeSeriesAnalysis/BookRepo] 主要内容可见作者的SciPy 2019的讲座，看视频比较省事 [https://www.youtube.com/watch?v=v5ijNXvlC5A] （含slides与代码） 主要介绍了time series处理的各类方法 - 传统统计方法: ARIMA - State Model: HMM ...
评分代码: [https://github.com/PracticalTimeSeriesAnalysis/BookRepo] 主要内容可见作者的SciPy 2019的讲座，看视频比较省事 [https://www.youtube.com/watch?v=v5ijNXvlC5A] （含slides与代码） 主要介绍了time series处理的各类方法 - 传统统计方法: ARIMA - State Model: HMM ...
评分代码: [https://github.com/PracticalTimeSeriesAnalysis/BookRepo] 主要内容可见作者的SciPy 2019的讲座，看视频比较省事 [https://www.youtube.com/watch?v=v5ijNXvlC5A] （含slides与代码） 主要介绍了time series处理的各类方法 - 传统统计方法: ARIMA - State Model: HMM ...
用户评价
这本书的封面设计非常引人注目，那种沉稳的蓝色调搭配简洁的字体，一看就知道是专注于硬核技术内容。我最近刚接触时间序列分析这个领域，感觉市面上的教材要么过于理论化，要么就是只停留在表面的编程实现，很难找到一个能真正打通理论与实践的桥梁。这本书的定位似乎就是要填补这个空白。我特别期待它能在“理论深度”和“动手能力培养”之间找到一个完美的平衡点。比如，关于ARIMA模型的讲解，我希望它不仅仅是给出公式，而是能深入剖析其背后的统计学原理，以及在实际数据中如何判断模型定阶的微妙之处。如果书中能详细阐述如何选择合适的平稳化方法，以及如何处理非平稳时间序列中的趋势和季节性，那将是极大的加分项。很多初学者在处理真实世界的金融或物联网数据时，往往会被数据中的噪声和异常值搞得焦头烂额，期待这本书能提供一套系统、严谨的预处理和诊断流程。我尤其看重那些“为什么”和“怎么办”的解答，而不是简单的“是什么”。如果能有真实的案例演示不同模型（如GARCH族）在波动率预测中的应用差异，那就更完美了，这样我才能真正理解何时应该调用哪种工具。
评分老实说，许多关于时间序列的书籍在“模型评估与比较”这一环节的处理上都比较草率，往往只提及MSE或RMSE。我更希望这本书能深入探讨时间序列特有的评估挑战。例如，滚动预测（Rolling Forecast Origin）的验证策略，如何设置合理的预测时间窗口，以及如何使用更稳健的指标来衡量预测的经济价值，而非仅仅是统计精度。我特别关注书中是否讨论了诸如Diebold-Mariano检验等正式的预测准确性比较方法。另外，在实际部署中，模型的稳定性和计算效率也是关键考量。如果书中能提供关于如何量化模型的不确定性（置信区间或概率预测）的详细章节，并讨论贝叶斯方法在时间序列中的应用，那这本书的价值将大大提升。我希望它能引导我超越简单的点预测，走向提供完整概率分布的预测输出，这对于风险管理至关重要。
评分从一个正在努力扩展自己技能树的工程师角度来看，这本书的实用性是重中之重。我希望它不仅仅停留在理论构建，而是能提供一套“从数据到报告”的完整工作流指导。如果书中包含一个贯穿始终的、复杂的实际案例，比如预测一个具有复杂季节性和外部回归变量的电力负荷序列，作者能逐步展示如何进行特征工程、选择基准模型、迭代优化深度学习模型，直至最终的模型部署和监控，那就太棒了。这种端到端的指导，远比零散的小例子更有助于构建知识体系。我非常看重书中对“外部回归量”（Exogenous Variables）的处理，如何优雅地将经济指标、天气数据等非时间序列因素纳入预测框架，并解决它们引入的额外挑战。这本书如果能提供清晰的决策树，告诉读者在面对特定类型数据时，应该优先考虑哪种分析路径，那么它将成为我工具箱中不可或缺的“实战手册”，而不是束之高阁的理论参考书。
评分我是一个数据科学家，日常工作经常需要处理需要时间依赖性的预测任务，坦率地说，我手头的工具箱里已经有几本经典教材了，但总觉得它们在应对现代复杂场景，比如高频交易数据或者大规模传感器网络数据时，显得有些力不从心。这本书的宣传点似乎更贴近前沿，尤其提到了机器学习与深度学习在时间序列分析中的融合。我非常关注它如何讲解RNN、LSTM以及Transformer架构在处理长程依赖问题上的优劣势。一个优秀的教材不应该只是罗列算法，而是要深入探讨这些模型在时间序列特定约束下的局限性，比如如何有效地进行特征工程，以及如何处理时间序列特有的过拟合风险。我希望书中能提供详尽的代码示例，最好是使用当前主流的Python库，比如`statsmodels`和`PyTorch`，并且这些代码应该是清晰、模块化，可以直接用于生产环境的基准测试。如果能有一章专门讨论模型的可解释性（XAI）在时间序列预测中的应用，那就太棒了，因为在很多业务场景中，仅仅给出高精度的预测是不够的，我们还需要知道“为什么”模型会做出这样的预测。
评分这本书的排版和逻辑结构给我留下了深刻的第一印象，它似乎在努力构建一个由浅入深的知识体系，而不是零散的知识点堆砌。我特别关注它在“数据探索与可视化”部分的处理方式。时间序列分析的成功往往取决于对数据特征的深刻洞察，如果作者能提供一套标准化的EDA流程，包括但不限于ACF/PACF图的深入解读、周期图分析以及各种残差检验的图示化方法，那对我构建直觉将非常有帮助。此外，对于时间序列数据特有的缺失值处理和异常值检测，我期望看到比教科书上更灵活、更贴近实际业务的解决方案，例如基于局部密度或者鲁棒统计量的方法。我希望作者能用清晰的语言阐述这些统计工具背后的数学直觉，而不是仅仅给出公式然后跳过细节。如果书中能涵盖一些非标准的时间序列问题，比如包含中断（Change Point Detection）或者多变量序列的协整分析，那就更符合我提升专业深度的需求了。
评分作为介绍不错，但看完了还是"不会"使用时间序列; 感觉缺乏一些足够深入的例子
评分作为介绍不错，但看完了还是"不会"使用时间序列; 感觉缺乏一些足够深入的例子
评分突出了时间序列预测的机器学习方法。工具上混用了R和python，其中用到的R工具太老了
评分作为介绍不错，但看完了还是"不会"使用时间序列; 感觉缺乏一些足够深入的例子
评分作为介绍不错，但看完了还是"不会"使用时间序列; 感觉缺乏一些足够深入的例子
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