利用R语言对化学浓度读数数据进行时间序列分析，建立了ARMA模型。附有全部代码以及相关数据集。

用于实现时间序列数据建模与预测的LSTM程序(LSTM matlab code for time series modeling and prediction)

用EVIEWS处理时间序列分析，包括用EVIEWS处理步骤

EDA和ML项目 存储库包含各种项目，这些项目都使用R语言编写了以下代码： 探索性数据分析 机器学习模型（线性回归，逻辑回归，k均值聚类，分层聚类，SVM，决策树，随机森林，时间序列分析，XGBoost） 以下是一些常用的程序包/库的列表，这些程序包/库被用作数据分析和构建机器学习模型的一部分 数据处理： dplyr，plyr，tidyr，stringer，data.table，lubridate（用于日期处理）， 数据可视化： ggplot2，cowplot，ggthemes，比例 ML模型： randomForest，caret（用于数据拆分，交叉验证，预处理，特征选择，变量重要性估计等） 推荐模型： re荐 文本挖掘： tm，tidyverse

和谐版的视频序列分析工具，自带注册机，亲测可用。分享

条件最小二乘估计 实际中最常用的参数估计方法 假设条件 残差平方和方程 解法 迭代法

Spark时间序列（ spark-ts包） 一个Scala / Java / Python库，用于与Apache Spark上的时间序列数据进行交互。 向发布问题和评论，或将其直接通过发送至 。 注意：spark-ts库不再由我（Sandy）积极开发。 不幸的是，我不再有带宽来开发功能，回答邮件列表中的所有问题或解决所有已提交的错误。 就是说，我仍然很乐意审查拉取请求，并尽我所能来帮助其他人推进图书馆。 可在上找到文档。 或者查看 ， 或 。 目的是提供 一组用于处理大型时间序列数据集的抽象，类似于为 ， 和R的和包中的较小数据集提供的抽象。 可以从统计角度处理时间序列的模型，测试和函数，类似于以及各种Matlab和R软件包中提供的内容。 该库位于其他一些出色的Java和Scala库上。 为NumPy的状，BLAS，能够线性代数。 用于日期和时间。 用于常规数学和统计功

乘客预测使用时间序列分析：我使用时间序列分析来预测公交车站乘客的行为和方式，数据可视化包括时间序列图

零售需求预测 一家英国在线零售商的在线数据集的数据探索和预测。 包含大约12/2009-12/2011期间的发票数据。 数据探索 初始数据分析考虑了每日，每周和每月的销售量，同时还考虑了数据集的VWAP（体积加权平ASP格）。 最后，考虑了基于客户ID，国家/地区和产品类型的潜在影响者。 时间序列分析 每周和每月数据都适合一系列不同的预测模型。 解释12月季节性高峰的SARIMA模型具有最佳拟合和最合乎逻辑的预测：

通过基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对中国沪、深A股综合指数的2000-2009年月收盘数据序列进行建模分析,验证了沪、深A股综合指数月收盘数据的时间序列特性,研究并选择了这两个序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对2010年的综合指数进行了预测。模型实证分析的结果表明:在股市综合指数时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型。