Ｐｙｔｈｏｎ時系列分析クックブック　１「前処理」

さまざまなソースやフォーマットのデータを適切に処理。データ変換・クリーニングや欠測値の扱いなどを学ぶ３７のレシピ。

Time Series Analysis with Python Cookbookを2分冊で翻訳．
I巻では時系列データの取扱いの基礎を取り上げ，Pythonで解析するための事前の準備について具体的に解説．
さまざまなソースやフォーマットのデータをとり扱う．
データ変換・クリーニング，欠測値の扱いを学ぶ37のレシピを紹介．

【主な目次】
● I巻：前処理
1.　時系列分析を始める
2.　ファイルから時系列データを読む
3.　データベースから時系列データを読む
4.　時系列データをファイルに保つ
5.　時系列データをデータベースに保つ
6.　Pythonの日付と時刻を扱う
7.　欠測データを扱う
8.　統計手法を使って外れ値を検出

● II巻：モデル・機械学習
9.　探索的データ分析と診断
10.　統計手法で一変数時系列モデルを作る
11.　時系列の統計モデル化技法の続き
12.　教師あり機械学習を使った予測
13.　時系列予測のための深層学習
14.　教師なし学習を用いた外れ値検出
15.　複雑な時系列のための高度な技法

目次

１　時系列分析を始める
２　ファイルから時系列データを読む
３　データベースから時系列データを読む
４　時系列データをファイルに保存
５　時系列データをデータベースに保存
６　Ｐｙｔｈｏｎの日付と時刻を扱う
７　欠測データを扱う
８　統計手法を使って外れ値を検出

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