使用 Python 构建和使用当今最受欢迎的时间序列索引,以在子序列级别搜索和连接时间序列。

• 学习如何实现研究论文中的算法和技巧 • 掌握使用 iSAX 构建时间序列索引的方法 • 利用 iSAX 解决实际的时间序列问题时间序列无处不在,从金融数据和系统指标到气象站和医疗记录。能够快速访问、搜索和比较时间序列数据是至关重要的,本综合指南通过帮助你探索 SAX 表示法和最有效的时间序列索引 iSAX,使你能够做到这一点。书中首先教你如何在 Python 中实现 SAX 表示法以及 iSAX 索引,并提供来自学术研究论文的必要理论。各章节充满图表和图解,以帮助你跟进所介绍的主题并轻松理解关键概念。但是,使这本书真正出色的是,它以适当的理论和实践含量提供了关于使用时间序列索引的适量知识,使你可以成功地处理时间序列并开发时间序列索引。此外,所提供的代码可以轻松移植到任何其他现代编程语言,如 Swift、Java、C、C++、Ruby、Kotlin、Go、Rust 和 JavaScript。阅读本书后,你将学会如何利用 iSAX 和 SAX 表示法来高效地索引和分析时间序列数据,并具备开发自己的时间序列索引和有效处理时间序列数据的能力。

• 了解如何开发自己的 Python 包和编写简单的 Python 测试 • 了解时间序列索引是什么以及它为什么有用 • 获得操作和创建时间序列索引的理论和实践理解 • 探索如何使用 SAX 表示法和 iSAX 索引 • 了解如何搜索和比较时间序列 • 利用 iSAX 可视化来帮助解释复杂或大型时间序列本书适用于从事时间序列工作的实践者、大学生、研究人员以及希望了解更多关于时间序列的人。要掌握本书的主题,需要具备 UNIX、Linux 和 Python 的基本知识以及对基本编程概念的理解。对于希望学习如何阅读研究的人来说,这本书也非常方便。

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时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
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