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本書旨在全面介紹預測方法，并為讀者提供關于每種方法的足夠信息，以便他們能夠明智地使用它們。我們不打算對每種方法背后的理論細節進行全面的討論，盡管每章末尾的參考文獻將填補許多這些細節。 這本書是寫給三個讀者的:(1)那些發現自己在商業領域做預測的人，他們可能沒有在該領域接受過任何正式的培訓;(2)商科本科學生;(3)選修預測課程的MBA學生。我們自己也在澳大利亞莫納什大學(Monash University)攻讀商學學士或商學學士學位的學生的三年級課程中使用它。 對于大多數章節，我們只假設讀者熟悉統計學入門知識和高中代數。有幾個部分也需要矩陣的知識，但這些都被標記了。

在每章的末尾，我們提供了一個“進一步閱讀”的列表。一般來說，這些清單包括建議的教科書，提供了該主題更高級或更詳細的處理。如果沒有合適的教科書，我們建議期刊文章提供更多的信息。 我們在書中使用R，我們希望學生學習如何用R進行預測，R幾乎在每個操作系統上都是免費的。它是所有統計分析的絕佳工具，而不僅僅是預測。有關安裝和使用R的說明，請參閱“使用R”附錄。 書中的所有R示例都假設您已經加載了CRAN上可用的fpp2包，使用庫(fpp2)。這將自動加載其他幾個包，包括forecast和ggplot2，以及書中使用的所有數據。在編寫本書時，我們使用了fpp2包的v2.4版和預測包的v8.20版。這些可以從CRAN以通常的方式安裝。這些包的早期版本不一定會給出與本書中顯示的結果相同的結果。

我們將對所有圖形使用ggplot2包。如果你想學習如何修改圖表，或者創建自己的ggplot2圖形，這些圖形與本書中展示的示例不同，請閱讀ggplot2書籍(Wickham, 2016)，或者在DataCamp在線學習平臺上學習ggplot2課程。

還有一個基于這本書的DataCamp課程，介紹了第2章、第3章、第7章和第8章中的一些思想，并簡要介紹了第9章和第11章中的一些主題。 * 這本書在幾個方面與其他預測教科書不同。 * 它是免費的，而且是在線的，這使得它可以被廣泛的受眾所接受。 * 它使用R，這是一種免費的、開源的、非常強大的軟件。 * 在線版本不斷更新。您不必等到下一版才刪除錯誤或討論新方法。我們會經常更新這本書。 * 從我們自己的咨詢實踐中，有幾十個真實的數據例子。我們曾與數百家企業和組織合作，幫助他們解決預測問題，這些經驗直接促成了這里給出的許多例子，并指導了我們預測的總體理念。 * 我們比大多數預測者更強調圖形方法。我們使用圖表來探索數據，分析擬合模型的有效性，并給出預測結果。

//otexts.com/fpp2/

如何將原始的、未經處理的或格式不正確的數據轉換為動態的、交互式的web可視化?在這本實用的書中，作者Kyran Dale向數據科學家和分析師——以及Python和JavaScript開發人員——展示了如何為工作創建理想的工具鏈。通過提供引人入勝的示例和強調來之不易的最佳實踐，本指南教你如何利用最佳Python和JavaScript庫的力量。

Python提供了可訪問的、強大的、成熟的庫來抓取、清理和處理數據。雖然JavaScript是web可視化編程的最佳語言，但它的數據處理能力無法與Python相比。總之，這兩種語言是創建現代web可視化工具鏈的完美補充。這本書能讓你入門。

你將學習如何:

通過編程獲取你需要的數據，使用抓取工具或web api: Requests, Scrapy, Beautiful Soup * 使用NumPy生態系統中的Python重量級數據處理庫清理和處理數據:Jupyter notebook with pandas+Matplotlib+Seaborn * 將數據以靜態文件的形式發送給瀏覽器，或者使用輕量級的Flask (Python服務器)和RESTful API * 學習足夠的web開發技能(HTML、CSS、JS)，以便在web上獲得可視化數據 * 使用你挖掘和細化的數據，使用Plotly、D3、Leaflet和其他庫創建網絡圖表和可視化

//www.oreilly.com/library/view/data-visualization-with/9781098111861/

這本書介紹了使用Python進行時間序列分析。我們的目標是給您一個學科基本概念的清晰概述，并描述將適用于行業中常見的分析用例的有用技術。由于有太多項目需要基于過去數據的趨勢分析和預測，時間序列分析是任何現代數據科學家知識庫中的一個重要工具。本書將為您提供工具和技術，使您能夠自信地思考問題，并在時間序列預測中提出解決方案。為什么Python ?Python正迅速成為跨不同行業部門的數據科學項目的首選。大多數最先進的機器學習和深度學習庫都有一個Python API。因此，許多數據科學家更喜歡使用Python來實現由數據處理、模型構建和模型驗證組成的整個項目流程。此外，Python提供了易于使用的api來處理、建模和可視化時間序列數據。此外，Python已經成為web應用程序后端開發的流行語言，因此對更廣泛的軟件專業人員具有吸引力。現在，讓我們來看看你能從這本書的每一章中學到什么。

//www.packtpub.com/product/practical-time-series-analysis/9781788290227

第一章，時間序列的介紹，開始討論三種不同類型的數據集-橫斷面，時間序列和面板。討論了從橫斷面到時間序列的轉變以及數據分析的附加復雜性。描述了使時間序列數據具有特殊性的特殊數學性質。幾個示例演示了如何使用探索性數據分析來可視化這些屬性。

第二章，理解時間序列數據，涵蓋了三個主題，先進的預處理和可視化的時間序列數據，通過重采樣，分組，和移動平均線的計算;平穩性和統計假設檢驗來檢測時間序列的平穩性以及對非平穩時間序列進行平穩化的各種時間序列分解方法。

第三章，基于指數平滑的方法，涵蓋了基于平滑的模型使用Holt-Winters方法的一階捕獲水平，二階平滑水平和趨勢，并說明更高階平滑，捕捉水平，趨勢和季節的時間序列數據集。

第四章，自回歸模型，討論了預測的自回歸模型。本章詳細介紹了移動平均(MA)、自回歸(AR)、自回歸移動平均(ARMA)和自回歸綜合移動平均(ARIMA)的實現，以在預測過程中捕捉時間序列數據中不同程度的干擾。

第五章，時間序列預測的深度學習，討論了最近的深度學習算法，可以直接用于開發時間序列數據的預測模型。遞歸神經網絡(RNN)是對數據序列進行建模的一種自然選擇。在本章中，將介紹不同的RNN，如香草RNN、門控循環單元和長短期記憶單元，以開發時間序列數據的預測模型。在概念上討論了發展這些rnn所涉及的數學公式。使用Python的' keras '深度學習庫解決了案例研究。

使用免費且易于學習的網絡工具，用數據講述你的故事并展示出來。這本入門書教你如何為你的網站設計交互式圖表和定制地圖，從簡單的拖放工具開始，如谷歌Sheets、Datawrapper和Tableau Public。你也將逐漸學會如何編輯開源代碼模板，如圖表.js, Highcharts，和在GitHub上的傳單。

動手數據可視化將通過教程，現實世界的例子和在線資源逐步帶您。這本實用指南對于學生、非營利組織、小企業主、地方政府、記者、學者以及任何想要從電子表格中提取數據并將其轉化為生動互動故事的人來說都是理想的。不需要編碼經驗。

這本書，你將學習如何通過混合設計原則和一步一步的教程的章節來創建真實和有意義的數據可視化，從而使你的基于信息的分析和論證更有洞察力和說服力。就像句子有了支持性證據和來源說明會變得更有說服力一樣，你的數據驅動寫作在搭配適當的表格、圖表或地圖時也會變得更強大。文字告訴我們故事，而可視化通過將數量、關系或空間模式轉換為圖像向我們展示數據故事。當可視化設計良好時，它們會將我們的注意力吸引到數據中最重要的東西上，而這是很難通過文本進行交流的。

我們的書以越來越多的免費和易于學習的數字工具為特色，用于創建數據可視化。我們將這一術語廣義地定義為:將數據編碼為圖像的圖表和添加空間維度的地圖。雖然表格不能以同樣的方式展示數據，但我們在本書中包含它們，是因為我們的實用需要引導新學習者通過決策過程，通常導致構建這三種產品之一。此外，在這個數字時代，我們將數據可視化定義為可以通過修改底層信息(通常存儲在數據文件中)輕松重用的圖像，而不是通常設計為一次性藝術品的信息圖。

我們設計了動手數據可視化來介紹關鍵概念，并為新學習者提供一步一步的教程。你可以自學，也可以用書來教別人。另外，與許多只關注于一個工具的技術書籍不同，我們的書指導您如何在我們推薦的20多個免費且易于使用的可視化工具中進行選擇。最后，雖然其他一些書只關注只能分布在紙上或PDF文檔上的靜態可視化，但我們演示了如何設計交互式表格、圖表和地圖，并將它們嵌入到web上。交互式可視化通過邀請他們與數據進行交互，探索他們感興趣的模式，如果需要的話下載文件，并輕松地在社交媒體上分享您的工作，從而在互聯網上吸引更廣泛的受眾。

//www.oreilly.com/library/view/hands-on-data-visualization/9781492085997/

本書從根本上重新思考了概率論和統計學第一課的微積分。我們提供廣度優先的方法，其中概率論和統計的要點可以在一個學期教授。通過模擬、數據爭論、可視化和統計程序，統計編程語言R在全文中扮演著核心角色。在示例和練習中使用了來自各種來源的數據集，包括許多來自最近的開放源代碼科學文章的數據集。通過模擬給出了重要事實的證明，也有一些正式的數學證明。

這本書是學習數據科學，統計，工程，計算機科學，數學，科學，商業的學生的一個優秀的選擇，或任何學生想要在模擬實踐課程的基礎上。

這本書假設有一個學期的微積分的數學背景，并且在第三章中有一些無窮級數。在第3章和第4章中，積分和無窮級數被用于表示法和說明，但在其他章節中微積分的使用很少。由于強調通過模擬來理解結果(以及對偏離假設的穩健性)，本書的大部分內容(如果不是全部的話)無需微積分也能理解。提供了許多結果的證明，并通過模擬為更多的理由，但本文不打算支持一個基于證明的課程。我們鼓勵讀者遵循證明，但通常只有在首先理解結果和為什么它是重要的之后，才想要理解一個證明。

通過這個循序漸進、詳細的指南，快速開始使用Python 3進行數據可視化編程。本書使用了leather、NumPy、Matplotlib和panda等庫，采用了編程友好的方法，將作為商業和科學可視化的模板。

您將從安裝Python 3開始，了解如何在jupiter筆記本中工作，并探索Python流行的數據可視化圖表庫Leather。還將介紹科學Python 3生態系統，并使用NumPy的基礎知識，NumPy是該生態系統的一個組成部分。后面的章節將重點介紹各種NumPy例程，并使用matplotlib開始科學數據可視化。您將回顧使用圖形和網絡進行3D數據可視化的過程，最后使用Pandas進行數據可視化，包括COVID-19數據集的可視化。

這些代碼示例是在Ubuntu、Windows和樹莓派操作系統等流行平臺上測試的。通過實用Python數據可視化，您將掌握數據可視化的核心概念與Pandas和jupiter筆記本界面。

你會:

回顧Python數據可視化與編程友好的抽象的實際方面

在多個平臺上安裝Python 3和Jupyter，包括Windows, Raspberry Pi和Ubuntu

用Pandas可視化COVID-19數據集

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

通過使用Python開發用例，全面了解監督學習算法您將學習監督學習概念、Python代碼、數據集、最佳實踐、常見問題和缺陷的解決方案，以及實現結構化、文本和圖像數據集算法的實踐知識。

你將從介紹機器學習開始，強調監督學習、半監督學習和非監督學習之間的區別。在接下來的章節中，你將學習回歸和分類問題，它們背后的數學，像線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、樸素貝葉斯等算法，以及像隨機森林、支持向量機、梯度增強和神經網絡等高級算法。提供了所有算法的Python實現。最后，您將得到一個端到端模型開發流程，包括模型的部署和維護。在閱讀了Python的監督學習之后，你將會對監督學習和它的實際實現有一個廣泛的理解，并且能夠以一種創新的方式運行代碼和擴展它。

你將學習：

• 回顧使用Python進行監督學習的基本構建塊和概念
• 為結構化數據以及文本和圖像開發監督學習解決方案
• 解決圍繞過擬合、特征工程、數據清理和建立最佳擬合模型的交叉驗證的問題
• 理解從業務問題定義到模型部署和模型維護的端到端模型周期
• 在使用Python創建監督學習模型時，避免常見的缺陷并遵循最佳實踐

這本書是給誰的

• 對監督學習的最佳實踐和標準感興趣，并使用分類算法和回歸技術來開發預測模型的數據科學家或數據分析師。

//www.apress.com/gp/book/9781484261552

題目

Fundamentals of Graphics Using

簡介

本書介紹了2D和3D圖形的基本概念和原理，是為學習圖形和/或多媒體相關主題的本科生和研究生編寫的。 關于圖形的大多數書籍都使用C編程環境來說明實際的實現。 本書偏離了這種常規做法，并說明了為此目的使用MATLAB?的情況。 MathWorks，Inc.的MATLAB是一種數據分析和可視化工具，適用于算法開發和仿真應用。 MATLAB的優點之一是它包含內置函數的大型庫，與其他當代編程環境相比，該庫可用于減少程序開發時間。 假定該學生具有MATLAB的基本知識，尤其是各種矩陣運算和繪圖功能。 提供了MATLAB代碼，作為對特定示例的解答，讀者可以簡單地復制并粘貼代碼來執行它們。 通常，代碼顯示預期結果的答案，例如曲線方程，混合函數和變換矩陣，并繪制最終結果以提供解決方案的直觀表示。 本書的目的是，首先，演示如何使用MATLAB解決圖形問題，其次，通過可視化表示和實際示例，幫助學生獲得有關主題的深入知識。

本書大致分為兩個部分：2D圖形和3D圖形，盡管在某些地方這兩個概念重疊在一起主要是為了突出它們之間的差異，或者是為了使用較簡單的概念使讀者為更復雜的概念做準備。

本書的第一部分主要討論與2D圖形有關的概念和問題，涵蓋了五章：（1）內插樣條線，（2）混合函數和混合樣條線，（3）近似樣條線，（4）2D變換， （5）樣條曲線屬性。

第1章介紹了各種類型的插值樣條及其使用多項式的表示。 詳細討論了樣條方程的推導原理以及所涉及的矩陣代數的理論概念，然后通過數值示例和MATLAB代碼來說明過程。 在大多數示例后均附有圖形化圖表，以使讀者能夠直觀地看到方程式如何根據給定的起點，終點和其他相關參數轉換為相應的曲線。 本章還重點介紹了使用線性，二次方和三次方變體的樣條方程的標準或空間形式以及參數形式的這些過程的差異。