Master modern time series forecasting in R using real datasets, applied models like ARIMA and Prophet, and advanced tools like LSTM for business-ready analysis

Key Features

Build a practical skills in time series forecasting using R from scratch
Levereage traditional and deep learning models including ARIMA, Prophet, and LSTM
Analyze and visualize real-world datasets to drive decisions and discover insights
Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook

Book Description

Hands-on Time Series Analysis with R, Second Edition, is a comprehensive, practical guide to understanding and applying time series analysis using R. Designed for professionals and students alike, the book will help you dissect time-ordered data, uncover trends, detect anomalies, and forecast future events.

You’ll start with R fundamentals and data structures, progressing through time series visualization and decomposition,before covering classical forecasting methods like exponential smoothing and ARIMA. You’ll also familiarize yourself with cutting-edge forecasting techniques such as Bayesian modeling, TBATS, and multivariate forecasting.

Building upon the extraordinary success of the first edition, this new edition explores the powerful Prophet library, neural networks, and LSTM models to handle complex forecasting challenges. Unlike other similar books, it uses real-world case studies from domains like e-commerce and supply chain make the content highly applicable, while self-assessment questions and step-by-step tutorials reinforce key concepts.

By the end of this book, you’ll be able to confidently apply a wide array of forecasting methods to solve real-world business and research problems.

What you will learn

Work with time series data to uncover underlying patterns and trends
Implement forecasting models like ARIMA and Prophet to predict future values
Create powerful data visualizations to communicate time series insights
Leverage R for time-based analysis across various domains
Build and fine-tune models for different data scenarios
Detect anomalies and adjust models for improved accuracy
Use deep learning techniques like LSTM for complex time series tasks

Who this book is for

This book is for junior to mid-level professionals in business intelligence, finance, and supply chain roles, as well as academics and students interested in data science. No prior expertise in time series analysis is required, but a working knowledge of basic R programming is helpful.

Getting Started with the Basics of R
Understanding Time Series Data
Working with Dates and Times
Visualizing Time Series Data
Identifying Patterns and Anomalies in Time Series Data
Seasonal Decomposition
Auto-Correlation
Exponential Smoothing and Holt-Winters
ARIMA family of models
TBATS
Exponential Smoothing Methods
Prophet for Time Series: A Deep Dive
Neural Networks and Time Series: An Introduction

“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.

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Derecho al desistimiento

Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.

Información sobre el derecho de desistimiento

Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.

El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.

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Deberá devolver los bienes o entregarlos a PBShop.store US, Springfield Gardens, New York, U.S.A., +44 1285 712917, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.

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Hands-On Time Series Analysis with R - Second Edition

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