The prediction at Scale as a service to the WWW
DOI:
https://doi.org/10.54571/ajee.635Keywords:
The WWW, the forecasts at Scale, as a service to clients, time series analysis, software: Prophet, Python.Abstract
The big operating technological companies in the WWW, have developed, in response to the request of their clients, statistical programs for the analysis and prediction of events, at Scale, with the use of time series. In this paper, it is used one of these free source software programs Prophet for the analysis of the time series representing the evolution of the Long Term Government Bond Yiels: 10-Year, in Spain, from January 1980 to August of 2023.
Downloads
References
- 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
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Las obras que se publican en esta revista están sujetas a los siguientes términos:
1. La revista conserva los derechos patrimoniales (copyright) de las obras publicadas, y favorece y permite la reutilización de las mismas bajo la licencia indicada en el punto 2.
2. Las obras se publican en la edición electrónica de la revista bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 España (texto legal). Se pueden copiar, usar, difundir, transmitir y exponer públicamente, siempre que se cite la autoría, la url, y la revista, y no se usen para fines comerciales.
3. Los autores están de acuerdo con la licencia de uso utilizada por la revista, con las condiciones de auto-archivo y con la política de acceso abierto.
4. En caso de reutilización de las obras publicadas debe mencionarse la existencia y especificaciones de la licencia de uso además de mencionar la autoría y fuente original de su publicación.
