Avis des lecteurs
Résumé:Le livre fournit des informations précieuses sur l'analyse des séries temporelles et ses applications dans le monde des affaires, mais il souffre de graves problèmes de qualité, notamment une mauvaise qualité d'impression et des problèmes d'organisation.
Avantages:⬤ De très bonnes informations bien compilées
⬤ décompose des concepts complexes
⬤ utile pour la prise de décision en entreprise
⬤ inclut des graphiques variables et des aperçus du comportement des séries temporelles
⬤ organisé d'une manière facile
⬤ couvre divers sujets pertinents.
⬤ Mauvaise qualité d'impression
⬤ les captures d'écran du code rendent la lecture difficile
⬤ de nombreuses fautes de frappe et des descriptions mal assorties
⬤ certains commentaires indiquent qu'il s'agit d'une copie piratée
⬤ contenu de base pour les utilisateurs avancés
⬤ les images sont recadrées et mal formatées.
(basé sur 5 avis de lecteurs)
Titre original :
Time Series with Python: How to Implement Time Series Analysis and Forecasting Using Python
Contenu du livre :
Vous souhaitez en savoir plus sur les séries temporelles, mais vous avez du mal à les trouver dans les manuels traditionnels de science des données ?
Ce livre est votre réponse.
Les séries temporelles constituent une partie importante et passionnante de l'analyse des données. Les données de séries temporelles sont plus facilement disponibles que la plupart des formes de données et répondent à des questions que les données transversales ne parviennent pas à résoudre. Elles ont également une application plus concrète dans la prédiction d'événements futurs. Cependant, elles ne font généralement pas partie de la boîte à outils traditionnelle de la science des données. Il existe également peu de ressources centralisées sur les applications des séries temporelles, en particulier en utilisant des langages de programmation traditionnels tels que Python.
Ce livre résout tous ces problèmes, et bien plus encore. Il commence par les concepts de base des séries temporelles et passe ensuite à des sujets plus avancés. Il vous montre comment configurer Python dès le départ et présente plus de 20 exemples d'application de concepts simples et avancés de séries temporelles à l'aide de code Python.
Voici ce qui est inclus dans ce livre :
Qu'est-ce qu'une série temporelle ?
4 éléments différents d'une série temporelle.
Pourquoi Python est le meilleur moyen d'implémenter les séries temporelles.
Guide pas à pas pour l'installation de Python et l'importation de données de séries temporelles.
6 techniques différentes pour analyser les données de séries temporelles.
3 Concepts avancés de séries temporelles pour la prédiction de séries temporelles.
Techniques de visualisation des séries temporelles en Python.
Même si vous n'avez jamais mis en œuvre de séries temporelles auparavant, ce livre vous sera utile.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781393147381 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
