内容
Atwan: Time Series Analysis with Python Cookbook, Packt, 2022を2分冊で翻訳
時系列データの前処理を紹介したI巻に続き，より高度な解析をPythonで実践
伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用
予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ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
