時間序列資料的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

財經時間序列預測：使用R的計量與機器學習方法

為了解決時間序列資料的問題，作者何宗武 這樣論述：

　　本書為進階的教材，需要經濟計量方法和矩陣代數的基礎。時間序列預測是統計學裡非常實用的工具，不論是分析投資組合的數據、全球總經和金融市場，以及預測景氣循環變動等等，可以用過去的數據資料，預測未來趨勢，是可以符合實際決策需要的實用能力。   　　書中並介紹機器學習方法，機器學習不是指特定估計方法，學習指的是如何在資料結構中運算，以追蹤最小預測誤差的方法獲得最佳預測(tuning)。我們應用機器學習演算法訓練歷史資料，執行特徵萃取(features extraction)，再測試預測表現。依此建立一個可預測未來的模型，作為決策之用。   　　使用R語言進行時間序列預測是本書的一大特點，R語言

是統計學中普及且容易上手的分析工具，書中針對一個個資料分析步驟進行深度解說，教給讀者進行預測與評估的最實用方法。

時間序列資料進入發燒排行的影片

出口、進口與經濟成長率的因果關係─以台灣和日本為例

為了解決時間序列資料的問題，作者林育詮 這樣論述：

論文名稱：出口、進口與經濟成長率的因果關係─以臺灣和日本為例 頁數：30頁校系所組別：真理大學經濟學系財經碩士班畢業時間及提要別：一一零學年度第一學期碩士學位論文提要研究生：林育詮 指導教授：林玉彬 博士論文提要內容：本研究以臺灣和日本二個國家的出口值、進口值和經濟成長率變數，來探討其因果關係，其資料期間為2011年1月至2020年12月。先以ADF單根檢定法對時間序列資料測試資料之穩定性，且以地區不同來做區別，再利用因果關係檢定來對兩變數之間的相關性，推測檢定結論中相關之經濟意涵。實證結果顯示，臺灣與三個變數因果關係檢

定下分析結果不管是進口值還出口值與經濟成長率沒有相關，日本與三個變數在因果關係檢定下，日本進口值的變動會影響日本出口值值的變動，具有單向因果關係；日本進口值的變動會影響日本經濟成長率的變動，具有單向因果關係；日本經濟成長率的變動會影響日本出口值的變動，具有單向因果關係。關鍵詞：進口值、出口值、經濟成長率、因果關係

圖解機器學習與資料科學的數學基礎｜使用Python

為了解決時間序列資料的問題，作者松田雄馬,露木宏志,千葉彌平 這樣論述：

　　搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！ 　　本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識，並告訴你如何將其轉換為程式碼，除了可以吸收關於數學的知識之外，也能立即運用在工作上。 　　透過機率統計的學習，了解如何改善業務流程 　　本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇，第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況，篩選出必要資訊的流程，以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務，也能進一步觀察未來的變化。 　　了解最佳化的步驟，學會職場所需的最佳化流程 　　第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程，以及解

決業務問題的方法。要最佳化業務，就必須先了解哪些部分需要改善效率，換言之，最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類，就能學會工作職場所需的最佳化流程。 　　透過預測病毒的傳播模式，了解相關的數學理論 　　第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題，學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分，就能了解病毒的傳播模式，也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理，再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。 來自讀者的讚譽 　　「這是我買過最實用的書」 　　「這本書可以讓你知道如何將數學應用在現實世界的工作之中」 　

　「這本書拯救了文科出身，在工作上又不得不面對數學的我」  

基於網路化監控系統於發光二極體之功率控制及其數據化分析的時間序列設計模式

為了解決時間序列資料的問題，作者蒲里亞 這樣論述：

發光二極體(LEDs)的技術品是有節能效益、照度優、效能優、長壽命優，而被認為是許多光源應用中最佳來源之照明。然而影響LEDs的最大問題所在就是其壽命週期，包括LEDs的光效能下降或突然失效，而不穩定的正向電壓、不足的限制電流和高溫會導致LEDs光衰退的發生。所以能夠即時監控LEDs參數物理變化，以及在特定條件之下控制LEDs的功率及是減少光衰退的方法之一。本論文研究是基於應用Web的網路便利性方式來構建時間序列之參數監控化系統和一個LEDs電源控制系統，以樹莓派(Raspberry Pi)和ESP32作為系統的主要設備。為了讓系統介面給使用者方便來應用，建構兩個用戶界面(UI)，以及參數數

據存取方式和方便管理時間序列之資料庫數據，作為測量物理變化和執行動作由ESP32和ESP8266處理，並將傳輸和執行設備鏈結到系統，而蒐集數據與存取並藉由無線網路鏈結傳遞到Raspberry Pi，以完成更好的移動性與遠程使用MQTT發布/訂閱消息連接協議。因有Web的網路應用程序於即時監測和控制，任何設備可透過Web網路瀏覽器查詢。監控UI使用TIG (Telegraf, InfluxDB, and Grafana)堆疊技術，這是一個平臺的字體縮寫，對時間序列之參數與資料庫數據進行擷取、儲存、繪圖和警示。另外對電源控制UI是基於Web網路之應用方式來做使用HTML語言與Javascript構

建之程式，透過改變LEDs功率進行測試與實驗調整。實驗發現LEDs的驅動器能夠對LEDs使用者提供從0 V到22 V的電壓範圍設定和0 mA 到2,000 mA的電流範圍設定。