{"product_id":"139410","title":"Analyse pratique des séries chronologiques ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXPBvo58lA16x4NRNtsh6xIrsLqXP.png?v=1765074788\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e Analyse pratique des séries chronologiques \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/98576347\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eTout savoir sur l'analyse des séries chronologiques\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Ce guide pratique aborde l'analyse des données de séries temporelles réelles et les meilleures pratiques. Il couvre les modèles statistiques standard comme ARIMA et l'espace d'état bayésien, ainsi que les modèles hiérarchiques, et fournit un guide pratique de l'ensemble du processus moderne de modélisation des données de séries temporelles.\u003cbr\u003e En exploitant les techniques statistiques et d'apprentissage automatique présentées dans ce livre, vous apprendrez à résoudre les problèmes d'ingénierie et d'analyse des données et à comprendre l'essence même des données de séries temporelles.\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.\u003cbr\u003e \u003cspan\u003eAperçu\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e  \u003cdiv\u003e\n\u003cb\u003eCHAPITRE 1 Aperçu et historique des séries temporelles\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 1.1 Historique des séries temporelles dans divers domaines d'application\u003cbr\u003e 1.2 Un bond en avant dans l'analyse des séries temporelles\u003cbr\u003e 1.3 Origines de l'analyse statistique des séries chronologiques\u003cbr\u003e 1.4 Les origines de l'analyse des séries temporelles en apprentissage automatique\u003cbr\u003e 1.5 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 2 Découverte et traitement des données de séries temporelles\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 2.1 Où trouver des données de séries chronologiques\u003cbr\u003e 2.2 Amélioration des ensembles de données de séries temporelles dans les ensembles de tables\u003cbr\u003e 2.3 Problèmes liés aux horodatages\u003cbr\u003e 2.4 Nettoyage des données\u003cbr\u003e 2.5 Données saisonnières\u003cbr\u003e 2.6 Fuseau horaire\u003cbr\u003e 2.7 Prévention de la pré-observation\u003cbr\u003e 2.8 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 3 Analyse exploratoire des données de séries temporelles\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 3.1 Méthode familière\u003cbr\u003e 3.2 Méthodes d'exploration spécialisées pour les séries temporelles\u003cbr\u003e 3.3 Visualisations utiles\u003cbr\u003e 3.4 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 4 SIMULATION DE DONNÉES DE SÉRIES TEMPORELLES\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 4.1 Caractéristiques particulières de la simulation de séries temporelles\u003cbr\u003e 4.2 Simulation par le biais du code\u003cbr\u003e 4.3 Conseils finaux sur la simulation\u003cbr\u003e 4.4 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 5 Stockage des données temporelles\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 5.1 Définition des exigences\u003cbr\u003e 5.2 Solutions de bases de données\u003cbr\u003e 5.3 Solutions de fichiers\u003cbr\u003e 5.4 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e \u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPITRE 6 Modèles statistiques pour les séries temporelles\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 6.1 Pourquoi ne pas utiliser la régression linéaire ?\u003cbr\u003e 6.2 Modèles statistiques développés pour les séries temporelles\u003cbr\u003e 6.3 Avantages et inconvénients des modèles statistiques de séries temporelles\u003cbr\u003e 6.4 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 7 Modèles d'espace d'état des séries temporelles\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 7.1 Avantages et inconvénients des modèles d'espace d'état\u003cbr\u003e 7.2 Filtre de Kalman\u003cbr\u003e 7.3 Modèles de Markov cachés\u003cbr\u003e 7.4 Séries temporelles structurées bayésiennes\u003cbr\u003e 7.5 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 8 Génération et sélection des caractéristiques des séries temporelles\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 8.1 Exemples pour débutants\u003cbr\u003e 8.2 Considérations relatives au calcul des caractéristiques\u003cbr\u003e 8.3 Liste des lieux qui ont inspiré la découverte des caractéristiques\u003cbr\u003e 8.4 Comment sélectionner seulement certaines des fonctionnalités générées\u003cbr\u003e 8.5 En conclusion\u003cbr\u003e 8.6 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 9 Apprentissage automatique pour les séries temporelles\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 9.1 Classification des séries chronologiques\u003cbr\u003e 9.2 Clustering\u003cbr\u003e 9.3 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 10 APPRENTISSAGE PROFOND POUR LES SÉRIES TEMPORELLES\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 10.1 Concepts d'apprentissage profond\u003cbr\u003e 10.2 Programmation des réseaux neuronaux\u003cbr\u003e 10.3 Création d'un parcours d'apprentissage\u003cbr\u003e 10.4 Réseau de propagation directe\u003cbr\u003e 10.5 Réseaux neuronaux convolutifs\u003cbr\u003e 10.6 Réseaux neuronaux récurrents\u003cbr\u003e 10.7 Structures composites\u003cbr\u003e 10.8 En conclusion\u003cbr\u003e 10.9 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e \u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPITRE 11 Mesure d'erreur\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 11.1 Méthodes de base pour tester les prédictions\u003cbr\u003e 11.2 Un bon moment pour prédire\u003cbr\u003e 11.3 Estimation de l'incertitude du modèle par simulation\u003cbr\u003e 11.4 Prévoir plusieurs étapes à l'avance\u003cbr\u003e 11.5 Précautions lors de la vérification des modèles\u003cbr\u003e 11.6 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 12 Considérations relatives aux performances pour l'entraînement et le déploiement des modèles de séries temporelles\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 12.1 Utilisation d'outils conçus pour les cas courants\u003cbr\u003e 12.2 Avantages et inconvénients des formats de stockage de données\u003cbr\u003e 12.3 Modification de l'analyse pour tenir compte des considérations de performance\u003cbr\u003e 12.4 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 13 Applications dans le domaine de la santé\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Prévisions de la grippe 13.1\u003cbr\u003e 13.2 Prédiction du taux de glycémie\u003cbr\u003e 13.3 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 14 Applications financières\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 14.1 Acquisition et exploration des données financières\u003cbr\u003e 14.2 Prétraitement des données financières pour l'apprentissage profond\u003cbr\u003e 14.3 Construction et entraînement des RNN\u003cbr\u003e 14.4 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 15 SÉRIES CHRONOLOGIQUES POUR LE GOUVERNEMENT\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 15.1 Obtention de données gouvernementales\u003cbr\u003e 15.2 Exploration des données de séries temporelles à grande échelle\u003cbr\u003e 15.3 Analyse statistique en temps réel des données de séries chronologiques\u003cbr\u003e 15.4 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e \u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPITRE 16 Module de séries temporelles\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 16.1 Prévisions à grande échelle\u003cbr\u003e Détection 16.2 et supérieure\u003cbr\u003e 16.3 Autres packages de séries temporelles\u003cbr\u003e 16.4 Matériel supplémentaire\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 17 : L'avenir des prévisions de séries chronologiques\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 17.1 Prévision du type de service\u003cbr\u003e 17.2 Amélioration des probabilités probabilistes grâce à l'apprentissage profond\u003cbr\u003e 17.3 Les méthodes d’apprentissage automatique deviennent plus importantes que les méthodes statistiques.\u003cbr\u003e 17.4 L’essor des méthodes combinant apprentissage automatique et statistiques.\u003cbr\u003e 17.5 Les prédictions imprègnent davantage la vie quotidienne\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eAvis de l'éditeur\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eGuide pratique d'analyse des données de séries temporelles de A à Z, couvrant l'entrepôt de données numéro 1 d'Amazon.\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e L'analyse des séries temporelles est utilisée pour prévoir et anticiper l'avenir dans des domaines étroitement liés à notre vie quotidienne, tels que l'Administration météorologique coréenne, les institutions financières et les agences gouvernementales.\u003cbr\u003e Les données de séries temporelles prennent une importance croissante en raison de la production massive de données générée par l'Internet des objets, la transformation numérique du secteur de la santé et l'essor des villes intelligentes, et leur impact s'étendra à tous les secteurs d'activité.\u003cbr\u003e \u003cbr\u003eCe livre offre un aperçu complet et pratique de l'ensemble du pipeline de données et de modélisation des séries temporelles — acquisition, nettoyage, simulation, stockage et modélisation — pour une analyse et une prévision précises des séries temporelles, avec du code R et Python fourni.\u003cbr\u003e La première partie présente les concepts fondamentaux pour comprendre l'ensemble du processus de prévision des séries temporelles.\u003cbr\u003e Il couvre l'exploration, la collecte et l'organisation des données de séries temporelles, ainsi que les modèles ARIMA et SARIMA.\u003cbr\u003e Dans la seconde partie, vous apprendrez à appliquer des techniques de séries temporelles à des études de cas dans les domaines de la santé, de la finance et des données gouvernementales à l'aide de MXNet et de TensorFlow, et vous découvrirez également divers exemples tirés de la vaste expérience de l'auteur.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Enfin, nous avons inclus des liens vers des tutoriels sur les sujets et les techniques essentielles abordés dans chaque chapitre.\u003cbr\u003e Ce livre vous préparera à analyser et à prévoir des données de séries temporelles dans le monde réel. \u003cbr\u003eNous espérons que ce guide pratique vous aidera à améliorer la précision de vos prévisions de séries chronologiques.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eContenu principal\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Exploration et organisation des données de séries temporelles\u003cbr\u003e Réaliser une analyse exploratoire des données de séries temporelles\u003cbr\u003e stockage des données temporelles\u003cbr\u003e simulation de données de séries temporelles\u003cbr\u003e Création et sélection de fonctionnalités de séries temporelles\u003cbr\u003e Erreur de mesure\u003cbr\u003e Prévision et classification de séries temporelles à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond\u003cbr\u003e Évaluation de la précision et des performances\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eExemple de code\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e github.com\/deep-diver\/practical-time-series-analysis-korean \u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate de publication :\u003c\/strong\u003e 9 avril 2021\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, dimensions :\u003c\/strong\u003e 568 pages | 183 × 235 × 35 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN13 :\u003c\/strong\u003e 9791162244081\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN10 :\u003c\/strong\u003e 1162244089 \u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/center\u003e\n\n\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893355085866,"sku":"139410","price":46.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/feac13a4153c18a1559b65aa528508c2.jpg?v=1765398127","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/products\/139410","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}