# elegant-forecast **Repository Path**: youhaolin2741/elegant-forecast ## Basic Information - **Project Name**: elegant-forecast - **Description**: 《Python预测之美-数据分析与算法实战》代码维护 - **Primary Language**: Python - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 4 - **Forks**: 2 - **Created**: 2022-08-10 - **Last Updated**: 2025-03-18 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 简介本人新书《Python预测之美 : 数据分析与算法实战》已于2020年7月1日印刷出版，欢迎关注。京东链接：点击打开。《Python预测之美-数据分析与算法实战》简介 Python 是一种面向对象的脚本语言，其代码简洁优美，类库丰富，开发效率也很高，得到越来越多开发者的喜爱，广泛应用于Web 开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用，也是大数据时代的核心价值所在。随着AI 技术的进一步深化，预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求，其商业价值不言而喻。基于Python 来做预测，不仅能够在业务上快速落地，还让代码维护更加方便。对预测原理的深度剖析和算法的细致解读，是本书的一大亮点。本书共分为3 篇。第1 篇介绍预测基础，主要包括预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价，读者通过这部分内容的学习，可以掌握预测的基本步骤和方法思路。第2 篇介绍预测算法，该部分包含多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法，内容比较有难度，需要细心品味。第3 篇介绍预测案例，包括短期日负荷曲线预测和股票价格预测两个实例，读者可以了解到实施预测时需要关注的技术细节。希望读者在看完本书后，能够将本书的精要融会贯通，进一步在工作和学习实践中提炼价值。 ### 如何搭建环境 ##### 第一步，安装Anaconda 您可参考官网说明来安装 Anaconda，地址为： `https://www.anaconda.com/products/individual#download-section` 直接下载的链接地址： - Windows 64-Bit Graphical Installer (457 MB), 下载 - Windows 32-Bit Graphical Installer (403 MB), 下载 - MacOS 64-Bit Graphical Installer (435 MB), 下载 - MacOS 64-Bit Command Line Installer (428 MB), 下载 - Linux 64-Bit (x86) Installer (529 MB), 下载 - Linux 64-Bit (Power8 and Power9) Installer (279 MB), 下载 ##### 第二步，自定义Python环境 `conda create -n prediction python=3.8.5` ##### 第三步，安装依赖库 `pip install -r requirements.txt` 在国内，如果下载慢的话，可以用以下命令 `pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`