Python时间序列预测

本书教你如何从基于时间的数据（如日志、客户分析和其他事件流）中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中，作者通过带有注释的Python代码行全面演示，你将学习用于时间序列预测的统计和深度学习方法。通过跟随书中的实例锻炼你的技能，你很快就会准备好建立自己的准确、有洞察力的预测。
【推荐语】
借助Python、深度学习和时间序列数据，你可以预测未来！时间序列预测是一种以时间为中心的数据建模技术，用于识别即将发生的事件。新的Python库和强大的深度学习工具使准确预测时间序列比以往任何时候都更容易。 本书教你如何从基于时间的数据（例如日志、客户分析和其他事件流）获得即时、有意义的预测。作者通过带注释的Python代码全面演示用于时间序列预测的统计和深度学习方法，并通过一些项目（比如预测未来的药物处方数量）来帮助你巩固和拓展所学知识，提升预测技能，有效解决实际问题。 本书涵盖： ·为季节性效应和外部变量创建模型。 ·用多元预测模型来预测多元时间序列。 ·用于大规模数据集的深度学习。 ·自动化预测过程。 本书适合熟悉Python和TensorFlow的数据分析师和数据科学家阅读。
【作者】
Marco Peixeiro是加拿大一家大银行的高级数据科学家，自学成才，他特别清楚要想在这个行业发展需要掌握什么职业技能。Marco倡导实践学习方法，他在Medium博客、free Code Camp数据科学速成课程和Udemy课程都采用了这种方法。