La predicción masiva como servicio en la RED
DOI:
https://doi.org/10.54571/ajee.635Palabras clave:
La RED, la predicción como servicio a clientes, series temporales, automatismo, rapidez, programas: Prophet, Python.Resumen
Las grandes empresas tecnológicas que operan en la Red, han desarrollado, en respuesta a las peticiones de sus clientes, programas infomáticos para el análisis y la predicción de acontecimos, a escala industrial, utilizando series temporales.
En este trabajo, se utiliza el programa de software libre, Prophet para el análisis de la serie cronológica que recoge la evolución del tipo de interés de los Bonos del Tesoro, a 10 años, en España, desde enero de 1980 hasta agosto de 2023.
Descargas
Citas
- ATWAN, T. A., Time Series Analysis with Python, Cookbook, Packt Publishing, Birmingham- Mumbai, 2022.
- HYNDMAN, R. y ATHANASOPOULOS, G., Forecasting, Principles and Practice, tercera ed., O’Texts, 2021.
- JOSEPH, M., Modern Time Series Forecasting with Python, Packt Publishing, Birmingham- Mumbai, 2022.
- NIELSEN, A., Practical Time Series Analysis, Prediction with Statistics and Machine Learning, O’Reilly, Sebastopol, CA, 2019.
- PIXEIRO, M., Time Series Forecasting in Python, Manning Publications Co., Shelter Island, NY,2022.
- RAFFERTY, G., Forecasting Time Series Data with Prophet, Packt Publishing, Birmingham-Mumbai, 2023.
- SIMON, J., Learn Amazon SageMaker, segunda edición, Packt Publishing, Birmingham-Mumbai, 2021.
- TAYLOR Sean, J. y LETHAN, B., Forcasting at Scale, The American Statistician, 72(1), 37-45, 2018. DOI: https://doi.org/10.1080/00031305.2017.1380080
- VISHWAS, B.V. y PATEL, A., Hands-on Time Series Analysis with Python, From Basics to Bleeding Edge Techniques, Apress, Ahmedabad (India), 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-5992-4
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Agustín Alonso-Rodríguez
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
