具体描述
A vivid and illuminating portrayal of the surprising ways that climate change will affect the world in the near future---politically, economically, and culturally.
《时序数据的深度探索：从基础概念到前沿应用》 内容简介 《时序数据的深度探索：从基础概念到前沿应用》是一本旨在全面、深入地解析时序数据及其相关分析方法的著作。本书不同于市面上许多仅侧重于单一模型或工具的介绍，而是力求从理论到实践，从经典到新兴，构建一个关于时序数据分析的系统性知识体系。本书内容严谨，论述清晰，旨在帮助读者，无论你是初入数据科学领域的学生，还是经验丰富的数据分析师，都能对时序数据产生深刻的理解，并掌握处理复杂时序问题所需的强大工具和方法。 第一部分：时序数据基础理论 本书的开篇，我们将带领读者走进时序数据世界的核心。首先，我们会详细阐述时序数据的定义、特点及其在现实世界中的广泛应用场景，例如金融市场的股票价格波动、工业生产中的设备传感器读数、天气预报中的气象数据、医疗健康领域的心电图监测，以及互联网流量的变化等等。理解这些基础概念，有助于读者建立起对时序数据价值的初步认知，并认识到其在决策和预测中的关键作用。 接着，我们将深入探讨时序数据的内在结构和关键属性。这包括对时间依赖性、趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）以及不规则波动（Irregularity/Noise）的详细剖析。我们会通过直观的图示和生动的案例，解释这些成分如何相互作用，共同塑造了时序数据的动态模式。例如，我们会展示如何识别和量化一个季度销售额中固有的季节性增长，又如何区分短期噪音和长期趋势变化。 此外，本书还将详细介绍评价时序数据质量的关键指标和预处理技术。数据中的缺失值、异常值、采样频率不一致等问题，都可能严重影响分析结果的准确性。因此，我们会系统地介绍各种处理这些问题的常用方法，如插值法（均值插值、前向/后向填充、线性插值）、异常值检测与处理（Z-score、IQR、LOF等）、数据平滑技术（移动平均、指数平滑）以及重采样等。这些预处理步骤是构建可靠预测模型的基础，我们将提供具体的算法实现思路和Python代码示例，便于读者实际操作。 第二部分：经典时序分析模型与方法 在打下坚实的基础之后，本书将逐步引入并深入讲解一系列经典的、久经考验的时序分析模型。 平稳性与差分： 首先，我们会详细讲解平稳性（Stationarity）的概念，包括严平稳和弱平稳。许多经典模型要求处理的数据是平稳的，因此，我们会重点介绍差分（Differencing）这一重要的预处理技术，通过一次或多次差分将非平稳序列转化为平稳序列，为后续模型建模奠定基础。 自回归模型（AR）与移动平均模型（MA）： 我们将清晰地阐述自回归模型（Autoregressive Model, AR）的原理，即当前值与过去若干期值的线性关系，以及移动平均模型（Moving Average Model, MA）的原理，即当前值与过去若干期误差项的线性关系。 自回归移动平均模型（ARMA）： 结合AR和MA模型的优点，ARMA模型应运而生。本书将深入剖析ARMA模型的结构，解释其参数的含义，并介绍如何通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来识别模型的阶数，进而进行模型拟合和参数估计。 自回归积分滑动平均模型（ARIMA）： 针对非平稳序列，ARIMA模型引入了差分操作，使其能够处理更广泛的时序数据。我们将详细讲解ARIMA模型的构建过程，包括差分阶数的选择、AR和MA阶数的确定，以及模型的诊断和检验。 季节性ARIMA模型（SARIMA）： 许多现实世界中的时序数据表现出明显的季节性。SARIMA模型在ARIMA的基础上增加了季节性成分，能够更有效地捕捉季节性模式。本书将详细介绍SARIMA模型的结构，以及如何识别和确定季节性阶数。 指数平滑法（Exponential Smoothing）： 我们还将介绍不同类型的指数平滑方法，包括简单指数平滑（SES）、霍尔特线性趋势法（Holt's Linear Trend）和霍尔特-温特斯季节性方法（Holt-Winters Seasonal Method）。这些方法以其简洁的计算和良好的性能，在许多实际应用中依然非常受欢迎。 状态空间模型（State Space Models）： 本书将引入更一般化的状态空间模型框架，如卡尔曼滤波器（Kalman Filter）及其变种。我们将阐述状态空间模型如何描述系统的隐藏状态和观测值之间的关系，以及卡尔曼滤波器在估计隐藏状态和进行预测中的强大能力。 第三部分：前沿时序分析技术与深度学习方法 随着计算能力的飞速发展和机器学习技术的不断进步，时序数据分析正迎来新的篇章。本书将带领读者探索当前最前沿的时序分析技术，尤其是基于深度学习的方法。 循环神经网络（RNNs）及其变种： 我们将详细讲解循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的基本原理，包括其如何处理序列数据，以及如何通过隐藏状态来记忆过去的信息。在此基础上，我们将深入介绍长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU），阐述它们如何有效地解决了传统RNN的梯度消失/爆炸问题，从而能够捕捉更长远的依赖关系。我们将提供使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架实现LSTM和GRU模型的详细示例。 卷积神经网络（CNNs）在时序分析中的应用： 尽管CNN最初主要用于图像处理，但其在提取局部特征的能力使其在时序分析中也展现出强大的潜力。我们将探讨如何使用一维卷积神经网络（1D CNNs）来捕捉时序数据中的局部模式，并结合池化层进行特征降维，从而用于分类或预测任务。 注意力机制（Attention Mechanism）与Transformer模型： 注意力机制的引入是深度学习在序列建模领域的一大突破。本书将详细解释注意力机制的工作原理，特别是其在Transformer模型中的应用。我们将深入剖析Transformer模型，阐述其自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）如何能够并行处理序列，并有效地捕捉全局依赖关系，使其在许多时序预测任务上取得了优异的成绩。 图神经网络（GNNs）在时序图数据中的应用： 现实中，许多时序数据并非独立存在，而是存在于复杂的网络结构中，例如交通网络中的流量数据、社交网络中的用户行为等。本书将介绍图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）如何处理图结构数据，并探讨其在时序图数据上的应用，例如预测交通拥堵、分析社交网络动态等。 混合模型与集成方法： 没有任何一种模型是万能的。本书将探讨如何结合不同模型的优点，构建混合模型或采用集成方法来提高预测精度。例如，将ARIMA模型与神经网络模型相结合，利用ARIMA的线性部分和神经网络的非线性部分，以期获得更鲁棒的预测效果。 第四部分：实践应用与案例研究 理论知识的掌握最终是为了解决实际问题。本书的最后一部分将聚焦于时序数据分析的实际应用，并通过一系列精心设计的案例研究，帮助读者将所学知识融会贯通。 金融时序数据分析： 我们将以股票价格预测、汇率波动分析、风险管理等金融领域为例，演示如何运用所介绍的模型来处理真实世界的金融数据，识别市场趋势，并进行风险评估。 工业物联网（IIoT）数据分析： 针对工业生产中的设备故障预测、生产效率优化、能源消耗监测等场景，本书将展示如何利用时序数据分析技术来提高生产的智能化水平，降低运营成本。 交通流预测与城市管理： 我们将探讨如何利用时序数据分析模型来预测城市交通流量、优化交通信号灯控制、缓解交通拥堵，从而提升城市运行效率。 自然语言处理中的时序文本分析： 尽管本书侧重于数值型时序数据，但我们也会简要触及自然语言处理中涉及到的时序文本分析，例如情感分析、事件序列检测等，以拓宽读者的视野。 模型评估与选择： 在实际应用中，如何科学地评估模型的性能并进行模型选择至关重要。本书将详细介绍各种时序预测的评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，并提供交叉验证（Cross-validation）等技术在时序数据上的应用方法。 总结 《时序数据的深度探索：从基础概念到前沿应用》力求成为一本全面、实用、深入的时序数据分析指南。本书内容涵盖了从基础概念、经典模型到前沿深度学习方法的完整链条，并辅以丰富的案例研究。我们相信，通过本书的学习，读者将能够系统地掌握时序数据分析的理论知识和实践技能，从而在各自的领域中，更加有效地利用时序数据解决复杂问题，做出更明智的决策。本书的编写旨在激发读者对时序数据分析的兴趣，并为他们提供一条通往精通之路。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有