Python时间序列预测
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The Translator's Words 译者序

一次偶然的机会,我遇见本书英文版,它让我爱不释手,我便一气呵成读完全文。本书图文并茂、内容详实,深深地吸引了我。

时间序列是按照时间发生的先后顺序进行排列的数据点序列,简称时序。时间序列预测是最常见的时序问题之一,在零售企业、电网公司、制造企业,以及新能源、金融等领域都有广泛应用。时序预测效果对业务有着重大影响,在关键时刻发挥决策支撑作用。例如:有效地预测电商零售产品销量可以为企业备货、配送、运营等提供决策依据,实现降本增效;准确地预测发电量与用电量可以使电网的调度更加智能化,发挥最大效能;提前诊断生产设备可能发生的故障可以做出预测性维护,降低停工造成的损失;实时估计电池剩余电量、预测剩余寿命可以更充分地使用车辆;对利率、股票、现金流、外汇等走势预测可以为投资理财带来更合理的规划。

本书作者Marco Peixeiro先生是一家银行的数据科学家,他自学成才,深知行业需要什么样的人才,因此本书也特别注重动手实践。讲实战、接地气、拒空谈,也是我一直崇尚的理念。本书从统计学建模到深度学习预测,再到自动化大规模预测,将理论和实践相结合,规避了一些难懂的数学公式。全书围绕抗糖尿病药物用量预测、家庭用电消费预测、牛排的月平均零售价格预测等典型项目案例,由浅入深,详细介绍了一整套行之有效的问题解决方法。书中部分章节还配有同步练习和开源代码,用以帮助读者巩固所学知识。

在此,特别感谢机械工业出版社的编辑,正是他们认真严谨的工作,才使得本书翻译顺利完成。感谢我的妻子,她的勤俭持家给了我奋斗的信心和力量;也感谢我的孩子,他们的成长、欢笑和进步,融化了我所有的艰辛,也让我的努力变得更有意义!

我在翻译的过程中,虽然力争信、达、雅,并与作者进行了沟通和交流,但是限于水平,书中难免存在不足之处,敬请读者批评指正,可以通过邮箱sczhai@qq.com联系我。希望本书能够对你有所帮助!

翟世臣

2023年9月于苏州