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出版者:上海世纪出版股份有限公司

作者:洛伊斯·塞耶斯

出品人:

页数:123

译者:温方琪

出版时间:2016-12-1

价格:CNY 25.00

装帧:平装

isbn号码:9787543216082

丛书系列:格致方法·定量研究系列

图书标签:

• 时间序列分析
• rstats
• 时间序列分析
• 计量经济学
• 统计学
• 数据分析
• 金融建模
• 预测
• 机器学习
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• R语言
• 数据挖掘

《时序数据跃迁：从洞察到预测的深度实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据正以前所未有的速度增长，而其中蕴含的时间序列数据，更是揭示现象演变、趋势脉动、规律隐藏的关键。从宏观的经济波动、气候变化，到微观的股票交易、用户行为，时间序列无处不在，其价值也日益凸显。然而，单纯地收集和呈现时间序列数据，远不足以驱动决策、优化流程，甚至预测未来。《时序数据跃迁：从洞察到预测的深度实践》正是这样一本致力于深入挖掘时间序列数据价值的著作。它并非一套枯燥的理论汇编，而是一条引导读者从零开始，逐步掌握从理解、分析到预测和应用的实践路径。 本书的核心目标是赋能读者，让他们能够真正“读懂”时间序列数据，并将其转化为可操作的洞察和精准的预测。我们深知，时间序列数据的分析并非一蹴而就，它涉及从数据本身的特性理解，到复杂模型方法的选择与调优，再到最终应用落地的一整套系统性工程。《时序数据跃迁》的独特之处在于，它将这一过程拆解为清晰、可执行的步骤，并辅以丰富的案例和实战技巧，让抽象的概念变得生动具体。 第一部分：时间序列的基石——理解与准备 在正式进入模型分析之前，充分理解时间序列数据的本质是至关重要的。本部分将带领读者深入探究时间序列数据的内在属性，包括其固有的趋势性（长期向上或向下）、季节性（周期性波动）和随机性（不可预测的噪声）。我们将详细阐述如何通过可视化手段，如折线图、箱线图、散点图等，直观地识别这些基本模式，并理解它们对后续分析的影响。 数据预处理是任何数据分析项目成功的基石，对于时间序列数据而言更是如此。本书将涵盖一系列关键的数据预处理技术，包括： 缺失值处理： 探讨各种插补方法，如均值/中位数插补、前向/后向填充，以及更高级的基于模型的插补策略，并分析其适用场景和潜在偏差。 异常值检测与处理： 讲解识别和处理时间序列中异常值的方法，包括统计学方法（如Z-score、IQR）、可视化方法以及基于模型的异常检测技术，并讨论如何权衡保留异常信息与数据平滑的利弊。 数据平滑与降噪： 介绍移动平均、指数平滑等经典平滑技术，以及如何利用滤波方法去除数据中的高频噪声，从而更好地展现数据的潜在趋势和季节性。 数据变换与归一化： 讲解何时需要对时间序列数据进行对数变换、Box-Cox变换等以满足模型假设，以及 Min-Max Scaling、Standardization 等归一化方法在不同模型中的应用。 此外，本部分还将强调特征工程在时间序列分析中的重要性。我们将探讨如何从原始时间序列数据中提取有用的特征，例如滞后特征（Lagged Features）、滚动统计量（Rolling Statistics）、时间戳相关特征（如星期几、月份、节假日等），以及如何利用领域知识构建更具预测能力的特征。 第二部分：解析时间序列的灵魂——经典模型与理论 掌握了数据的准备和理解，我们便可以开始探索分析时间序列数据的强大工具。本部分将系统性地介绍一系列经典且行之有效的时间序列分析模型，并深入剖析其背后的数学原理和适用条件。 平稳性检验与差分： 深入讲解时间序列的平稳性概念，介绍ADF检验、KPSS检验等统计方法，并详述如何通过差分（一次差分、季节性差分）使非平稳时间序列转化为平稳序列，为后续建模打下基础。 ARIMA模型家族： 这是时间序列分析中最核心的模型之一。我们将详细解析AR（自回归）、MA（滑动平均）、ARMA（自回归滑动平均）模型的原理，并在此基础上深入讲解ARIMA（自回归积分滑动平均）模型的构建、参数选择（AIC、BIC准则、ACF/PACF图）、模型诊断（残差分析）和预测方法。 SARIMA模型： 针对具有明显季节性特征的时间序列，我们将详细介绍SARIMA（季节性ARIMA）模型，讲解其季节性参数的含义和设置方法，以及如何将其应用于实际问题。 状态空间模型（State Space Models）： 探索更为通用和灵活的状态空间模型框架，包括Kalman滤波及其在时间序列分析中的应用。我们将讲解卡尔曼滤波如何处理带有噪声的动态系统，并介绍其在跟踪、滤波和预测方面的强大能力。 指数平滑方法（Exponential Smoothing Methods）： 回顾和扩展 Holt-Winters 指数平滑方法，详细讲解其在处理趋势和季节性时的数学公式和参数调优，并分析其与ARIMA模型的异同及适用场景。 本部分强调理论与实践的结合，通过大量图示和演算过程，帮助读者建立对这些模型的直观理解，而不仅仅是停留在公式的记忆。 第三部分：进击时间序列的未来——深度学习与高级技术 随着深度学习的兴起，时间序列分析领域也迎来了革命性的进步。本部分将带领读者迈入前沿，掌握如何利用深度学习模型处理复杂、高维度的时间序列数据，并解决传统模型难以应对的挑战。 循环神经网络（RNNs）及其变体： 深入介绍RNNs的基本结构和原理，讲解其在处理序列数据上的优势。我们将重点介绍LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元），详细解析它们如何有效地解决RNNs的梯度消失/爆炸问题，以及在捕捉长期依赖关系方面的出色表现。 卷积神经网络（CNNs）在时间序列中的应用： 尽管CNNs常用于图像处理，但其在特征提取方面的能力也使其在时间序列分析中大放异彩。我们将探讨如何利用一维卷积核来提取时间序列中的局部模式，并将其与RNNs结合，构建混合模型。 Transformer模型及其在时间序列分析的突破： 深入剖析Transformer模型的核心机制——自注意力（Self-Attention）机制，解释其如何并行处理序列信息，并有效地捕捉序列中任意两个时间点之间的依赖关系，突破了RNNs的顺序处理限制。我们将重点介绍其在时间序列预测、异常检测等任务中的最新进展和应用。 图神经网络（GNNs）与多变量时间序列分析： 针对包含多个相互关联的时间序列数据，如交通网络流量、传感器网络数据等，本部分将介绍如何利用GNNs来建模变量之间的空间依赖关系，并进行联合预测。 集成学习方法： 探讨如何通过集成多个时间序列模型（如Boosting、Bagging）来提升预测的鲁棒性和准确性，并介绍Stacking等高级集成技术。 本部分将通过具体的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）代码示例，演示模型的构建、训练和评估过程，帮助读者将理论知识转化为实际的编程能力。 第四部分：从预测到行动——应用与部署 任何模型和分析的最终目的都是落地应用，解决实际问题。本部分将聚焦于如何将时间序列分析的成果转化为可执行的业务洞察和自动化决策。 预测评估指标： 详细讲解常用的时间序列预测评估指标，如MAE、MSE、RMSE、MAPE、SMAPE等，并分析它们各自的优缺点和适用场景。 模型选择与调优策略： 基于不同的业务需求和数据特性，提供一套系统性的模型选择指南，并分享交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化等模型调优的高级技巧。 实时预测与在线学习： 讨论如何在实时场景下进行时间序列预测，介绍滑动窗口预测、在线更新模型等技术，以及如何处理概念漂移（Concept Drift）问题。 时间序列异常检测与预警系统： 深入探讨如何构建高效的时间序列异常检测系统，并将其与预警机制相结合，实现对潜在风险的及时发现和应对。 业务场景应用案例： 通过详细的案例分析，覆盖金融（股票价格预测、欺诈检测）、零售（销售预测、库存管理）、工业（设备故障预测、能耗优化）、交通（交通流量预测）、医疗（疾病传播预测）等多个领域，展示时间序列分析在实际业务中的强大应用价值。 模型部署与监控： 简述如何将训练好的时间序列模型部署到生产环境，并介绍持续监控模型性能、及时更新迭代的重要性。 结语 《时序数据跃迁：从洞察到预测的深度实践》不仅仅是一本书，它更是一张通往时间序列数据价值蓝图的导航图。它旨在为数据科学家、分析师、工程师以及对数据驱动决策感兴趣的读者提供一条清晰、全面且极具实践性的学习路径。从理解数据本质，到掌握经典与前沿模型，再到最终实现业务价值，《时序数据跃迁》将陪伴您一步步跃升，解锁时间序列数据中的无限可能。无论您是初学者还是有一定经验的从业者，都能从中汲取养分，提升您的时序数据分析能力，为您的职业生涯和业务发展注入强劲动力。

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这本书的排版布局简直是教科书级别的典范。每一个图表，无论是自相关函数（ACF）图还是偏自相关函数（PACF）图，都做得极其清晰锐利，线条的粗细和颜色的运用都恰到好处，即便是那些高度密集的散点图，也能让人迅速抓住关键趋势。更让我赞赏的是，作者在引入每一个新模型（比如ARIMA家族的变体）时，都附带了历史发展的脉络介绍。他没有直接跳到最终的优化公式，而是先追溯了早期学者们是如何一步步发现这些模型局限性，并在此基础上进行改进的。这种“知其所以然”的叙述方式，极大地增强了学习的连贯性。我发现自己不再是被动地接受知识，而更像是在参与一场思想的探索。比如，关于季节性分解那里，作者对X-11方法的描述，细节丰富到让人感觉仿佛能看到当年的统计工作者是如何在草稿纸上演算的，这种对历史细节的尊重和还原，使得整本书的阅读体验充满了历史的厚重感和学术的严谨性。

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作为一名长期与金融市场波动打交道的从业者，我阅读这本书的侧重点自然在于其实用性和前瞻性。坦白说，市面上很多时间序列的书籍，在处理高频数据和爆发性冲击时的表现力都显得有些乏力。然而，这本书在讨论“异常值检测与修正”的部分，引入了一些非常现代的机器学习算法作为辅助工具，这让我感到惊喜。作者并未固守传统的Box-Jenkins方法论，而是巧妙地将深度学习中的注意力机制引入到对长期依赖性的捕捉上，这无疑为处理复杂、非线性的真实世界数据提供了新的视角。我尤其关注了其中关于“模型可解释性”的讨论。在很多情况下，一个高精度的黑箱模型在实际业务决策中价值有限。作者非常清醒地认识到了这一点，并花了相当篇幅来探讨如何利用 Shapley 值等工具，将复杂模型中不同时间窗口对预测结果的贡献进行量化分析，这对于需要向非技术背景的决策层汇报工作的我来说，简直是雪中送炭。

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这本书的习题设计简直是“友好的挑战”。我通常认为教材的习题部分要么过于简单，沦为概念复述，要么难度陡增，让人望而却步。但这本书找到了一种非常微妙的平衡。基础练习部分，让你熟练掌握基本概念的计算和应用，比如如何手动计算简单的移动平均和指数平滑。但真正的妙处在于那些“案例研究”部分。这些案例往往不是一个孤立的数据集，而是一个连续的、需要进行多次迭代决策的场景。例如，作者给出了一个关于能源消耗的模拟数据流，要求读者自行决定何时切换平稳化方法，何时引入外部变量，以及如何进行滚动预测和模型评估。这种设计迫使读者必须像一个真正的数据分析师那样思考，而不是仅仅套用书本上的标准模板。我花了整整一个下午来攻克其中一个关于“缺失值插补策略比较”的案例，那种茅塞顿开的感觉，远胜于死记硬背十个公式的收获。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳的墨绿色配上烫金的字体，透着一股专业和厚重感。我拿到手的时候，首先吸引我的是它扉页上的那段引言，作者的文字功底很扎实，用一种近乎诗意的语言描绘了数据背后的复杂逻辑和时间流逝的不可逆性。虽然我还没有完全深入到技术细节里，但光是阅读开篇的导论部分，就已经能感受到作者在构建整个理论框架时所下的苦心。他对“序列”这个概念的定义和界定非常清晰，不像市面上很多教材那样生硬地抛出公式，而是通过一系列富有启发性的案例，引导读者去思考时间序列数据本身的内在属性和它所承载的真实世界信息。我特别留意了其中关于“非平稳性”处理的章节，作者似乎采用了一种非常直观的几何视角来解释复杂的统计概念，这对于我这种偏爱直观理解的读者来说，无疑是一大福音。我期待后续章节能像这开篇一样，充满思想的深度和逻辑的美感，而不是沦为公式的堆砌。

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从语言风格上来说，这本书的作者是一位极其克制但又充满热情的学者。他从不使用华而不实的辞藻，所有论述都精准而有力，仿佛每句话都是经过精确称量后才落笔的。但在谈及统计学的哲学基础，比如时间序列分析的根本局限性——即我们永远无法完全消除对未来的不确定性时，他的笔调会变得略微沉静和富有哲理。这种在技术严谨性和人文关怀之间的切换，让阅读过程充满了张力。我尤其欣赏作者在引用参考文献时的严谨性，几乎引用了每一个关键理论的原始出处，并辅以简短的评述，这让读者可以非常方便地顺藤摸瓜，深入到特定领域的源头文献中。这本书给我的感觉，与其说是一本教材，不如说是一份由一位经验丰富的导师，精心打磨并交付给下一代研究者的“方法论宝典”。它教会我的，远超于如何拟合一个模型，而是如何建立一套系统的、面对不确定性时的思考框架。

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横截面和纵贯结合的Pooled 时间序列分析。Pooling 在深度学习中被称为“池化”。

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