Python时间序列分析视频教程

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  • Pandas时间序列处理

    • 课程简介
    • Pandas生成数据序列数据
    • Pandas数据重采样(数据PPT代码下载--->)
    • Pandas滑动窗口
  • ARIMA模型

    • 数据平稳性与差分法
    • ARIMA模型原理
    • 相关函数评估方法
    • 建立ARIMA模型
    • 参数选择
  • 案例实战

    • 股票预测案例
    • 使用tsfresh建立分类模型
    • 维基百科词条EDA

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    Python时间序列分析视频培训教程,该课程以Python为核心工具,使用Pandas库进行时间序列的预处理与分析。详解时间序列中常用模型ARIMA原理以及其参数选择。对时间序列平稳性以及模型评估方法展开分析讨论,基于真实数据集进行时间序列建模与分析实战!

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