大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下r语言时间序列分析案例的问题，以及和R语言大作业数据分析案例的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
本文目录
一、有哪些关于 R 语言的书值得推荐
1、本书首先简要介绍了R软件的基础知识（安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等）。然后通过四个数据挖掘的实际案例（藻类频率的预测、证券趋势预测和交易 *** *** 、交易欺诈预测、微阵列数据分类）介绍数据挖掘技术。这四个案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术，从无监督的数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容，脉络清晰，并且各章自成体系。读者可以从头至尾逐章学习，也可以根据自己的需要进行学习，找到自己实际问题的解决方案。
2、本书不需要读者具备R和数据挖掘的基础知识。不管是R初学者，还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀教材，也可以作为数据挖掘的工具书。
3、机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书比较全面 *** 地介绍了机器学习的 *** 和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习 *** ，还讨论了一些有生命力的新理论、新 *** 。
4、全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包含监督学习，也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、更优化问题等。这些案例包括分类：垃圾邮件识别，排序：智能收件箱，回归模型： *** 页访问量，正则化：文本回归，更优化：密码 *** ，无监督学习：构建股票市场指数，空间相似度：用 *** 记录对美国参议员聚类，推荐 *** ：给用户推荐R语言包，社交 *** 分析：在Twitter上感兴趣的人，模型比较：给你的问题找到更佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突出理论联系实际，富有启发 *** ，易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究，因为它是一种用于数据分析的高水平、功能 *** 脚本语言。
5、本书涵盖200多个R语言实用 *** ，可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析酣一切工具，但是R本身的结构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言 *** 包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线 *** 回归等内容，它们可以让你马上应用R高效地工作。
6、每一个R语言 *** 都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并阐释该 *** 的工作机理。对于R的初级用户，《R语言经典实例》将帮助你步入R的殿堂；对于R的资深用户，本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书，你可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。本书由蒂特著。
7、R语言是世界上更流行的用于数据处理和统计分析的脚本语言。考古学家用它来 *** 古代文明的传播，医 *** 公司用它来探索哪种 *** 物更安全、更有效，精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之，在大数据时代，统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持，在这方面R语言尤其出色。
8、本书将带领你踏上R语言软件开发之旅，从最基本的数据类型和数据结构开始，到闭包、递归和匿名函数等高级主题，由浅入深，讲解细腻，读者完全不需要统计学的知识，甚至不需要编程基础。而书中提到的很多高级编程技巧，都是作者多年编程经验的总结，对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例，这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目，都是与数据分析相关的，生动展示了R语言在统计学中的高效应用。
9、本书由统计学领域著名专家Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）所著，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化 *** ，之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。
10、时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
11、本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和 *** ，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。
12、本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业 *** 的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用。
二、python 时间序列模型中forecast和predict的区别
原文链接：
时间序列被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。
以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。
时间序列预测是使用统计模型根据过去的结果预测时间序列的未来值的过程。
检测异常事件并估计其影响的程度。
估计新推出的产品对已售出产品数量的影响。
代码：航空公司乘客的ETS分解数据集：
ARIMA *** 自回归移动平均模型，由三个阶数参数（p，d，q）指定。
“ auto_ari *** ”函数可帮助我们确定ARIMA模型的更佳参数，并返回拟合的ARIMA模型。
代码：将ARIMA模型拟合到AirPassengers数据集
趋势：趋势显示了长时间序列数据的总体方向。趋势可以是增加（向上），减少（向下）或水平（平稳）。
季节 *** ：季节 *** 成分在时间，方向和幅度方面表现出重复的趋势。一些例子包括由于炎热的天气导致夏季用水量增加，或每年假期期间航空公司乘客人数增加。
周期 *** 成分：这些是在特定时间段内没有稳定重复的趋势。周期是指时间序列的起伏，通常在商业周期中观察到。这些周期没有季节 *** 变化，但通常会在3到12年的时间范围内发生，具体取决于时间序列的 *** 质。
不规则变化：这些是时间序列数据中的波动，当趋势和周期 *** 变化被删除时，这些波动变得明显。这些变化是不可预测的，不稳定的，并且可能是随机的，也可能不是随机的。
ETS分解用于分解时间序列的不同部分。ETS一词 *** 误差、趋势和季节 *** 。
AR（p）自回归–一种回归模型，利用当前观测值与上一个期间的观测值之间的依存关系。自回归（AR（p））分量是指在时间序列的回归方程中使用过去的值。
I（d）–使用观测值的差分（从上一时间步长的观测值中减去观测值）使时间序列稳定。差分涉及将序列的当前值与其先前的值相减d次。
MA（q）移动平均值–一种模型，该模型使用观测值与应用于滞后观测值的移动平均值模型中的残留误差之间的相关 *** 。移动平均成分将模型的误差描述为先前误差项的组合。q表示要包含在模型中的项数。
ARIMA：非季节 *** 自回归移动平均模型
SARIMAX：具有外生变量的季节 *** ARIMA
1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测
2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析
3.使用r语言进行时间序列（ari *** ，指数平滑）分析
4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测
5.r语言copulas和金融时间序列案例
6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动
7.r语言时间序列tar阈值自回归模型
8.r语言k-shape时间序列聚类 *** 对股票 *** 时间序列聚类
9.python3用ari *** 模型进行时间序列预测
三、如何自学数据分析
1、之一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。
2、而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
3、在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。
4、数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的 *** 能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
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