脚踏实地地介绍程序员的时间序列

Question

我是一个对处理和分析时间序列数据感兴趣的程序员。我知道基本的统计和数学，但我担心这一切。
您能否推荐好书和/或不需要博士学位的文章。了解他们？
至于我的具体任务 - 我希望能够发现趋势，消除异常值，能够预测并计算一系列值。我们的系统中有不少事件。
我开始阅读布罗克威尔和戴维斯的“时间序列与预测导论” - 我完全迷失在数学中。
更新异常值异常值我的意思是数据点不一定有意义。例如平均汇率为1.5美元（+ - 10美分），但一个角落里的人提供1.09美元，并表示他完全合法。

Answer 1

我发现NIST工程统计手册的chapter on time series是对基本时间序列建模的简单明了的介绍。它讨论了指数平滑，自回归，移动平均以及最终的ARMA时间序列建模。这些可用于趋势分析和可能的预测，但需经过验证。

异常值/异常检测是一个非常不同的任务; NIST的书没有太多这方面的内容。了解您尝试检测哪种异常值会很有帮助。

Answer 2

我已经经历了许多书籍和文章，这里是我的发现。可能他们会帮助像我这样的人。
关于理论 - 我发现文章An Introductory Study on Time Series Modeling and Forecasting写得很好。这并不意味着我理解了它的所有内容，但它是对可用时间序列模型的非常好的概述。
如果你像我一样喜欢看到一些实际的代码 - 有article series on QuantStart。例子在R中，但我猜它们中的很多可以移植到Python。
我强烈推荐Michael Halls-Moore的QuantStart blog，我发现文章很容易阅读，作者做得很好，尽量不要用数学压倒读者。我也读过迈克尔的first book，这对于像我这样的空间中的初学者来说是一个不错的选择。
关于这个话题的教科书对我来说是非常难以阅读的。我试过Time Series Analysis by Hamilton，但还没有到。
关于我提到的异常检测 - 我发现了this question on SO和its stats counterpart。从外观上看，这不是你可以在几个晚上学习和实施的东西，至少不适合我。