Creating Features for Time Series Data

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Creating Features for Time Series Data

Ce cours fait partie de Spécialisation "Analyzing Time Series and Sequential Data"

Instructeur : Chip Wells

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Inclus avec

7 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Data Analysis Software
Catégorie : Digital Signal Processing
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Processing

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Statistical Software
Catégorie : SAS (Software)

Détails à connaître

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Évaluations

18 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 7 modules dans ce cours

This course focuses on data exploration, feature creation, and feature selection for time sequences. The topics discussed include binning, smoothing, transformations, and data set operations for time series, spectral analysis, singular spectrum analysis, distance measures, and motif analysis.

In this course you learn to perform motif analysis and implement analyses in the spectral or frequency domain. You also discover how distance measures work, implement applications, explore signal components, and create time series features. This course is appropriate for analysts with a quantitative background as well as domain experts who would like to augment their time-series tool box. Before taking this course, you should be comfortable with basic statistical concepts. You can gain this experience by completing the Statistics with SAS course. Familiarity with matrices and principal component analysis are also helpful but not required.

In this module you get an overview of the courses in this specialization and what you can expect.

Inclus

1 vidéo1 lecture

In this module you learn about the scope of this course and you access the software and files you will use for practices in the course.

Inclus

1 vidéo4 lectures1 élément d'application

In this module, you learn about converting transactional sequences to time series. Other topics include exploring signal components in time series via decompositions and binning, and creating new time series features.

Inclus

13 vidéos4 devoirs1 élément d'application

13 vidéosTotal 28 minutes

Introduction to Time Series1 minute
Time Series Data Creation2 minutes
Selecting an Interval for Accumulation, Part 11 minute
Selecting an Interval for Accumulation, Part 22 minutes
Demo: Accumulating Transactional Data to Time Series4 minutes
Summary Measures on Time Series0 minutes
Demo: Exploring Time Series Summary Characteristics3 minutes
Binning Time Series1 minute
Demo: Exploring Time Series Using Binning3 minutes
Signal versus Noise1 minute
Signal Types and Decompositions4 minutes
Demo: Decompositions Using the TSA Package4 minutes
Demo: Feature Creation Using the DATA Step-like Syntax in the TSMODEL Procedure2 minutes

4 devoirsTotal 95 minutes

Think About It - Handling Missing Values5 minutes
Practice: Exploring and Accumulating a Time Series30 minutes
Practice: Creating Smoothed Representations of Time Series30 minutes
Practice: Performing a Decomposition Analysis30 minutes

1 élément d'applicationTotal 5 minutes

Open SAS Viya for Learners to Practice in this Module5 minutes

In this module you learn about the usefulness of distance or similarity measures between time series. Calculated distance measure are used as the basis in two analyses.

Inclus

8 vidéos5 devoirs1 élément d'application

8 vidéosTotal 20 minutes

Introduction to Distance Measures for Time Series2 minutes
Measuring Sequence Similarity2 minutes
Direct Mapping and Time Warping2 minutes
Demo: An Example of Time Warping and Relative Path Costs5 minutes
Demo: Time Series Clustering4 minutes
Introduction to Symbolic Representation of Sequences1 minute
The Symbolic Aggregate ApproXimation (SAX)1 minute
Demo: SAX Distance for Input Variable Ranking Based on Similarity to the Target3 minutes

5 devoirsTotal 75 minutes

Question - Evaluating Paths5 minutes
Question - Warping5 minutes
Think About It - SAX Word Sequences5 minutes
Practice: Performing a Similarity Analysis, Part 130 minutes
Practice: Performing a Similarity Analysis, Part 230 minutes

1 élément d'applicationTotal 5 minutes

Open SAS Viya for Learners to Practice in this Module5 minutes

In this module, we discuss and illustrate the basic ideas and applications in frequency domain analysis. We also discuss SSA and present demonstrations of applied SSA.

Inclus

11 vidéos6 devoirs1 élément d'application

11 vidéosTotal 30 minutes

Introduction to Spectral Analysis1 minute
Spectral Analysis Fundamentals4 minutes
Demo: Introduction to Spectral Analysis3 minutes
Basic Ideas from Trigonometry2 minutes
A Regression Approach to Cycle Identification2 minutes
Estimating the Spectral Density1 minute
Demo: Implementing Information from the Periodogram3 minutes
An Introduction to Singular Spectrum Analysis (SSA)1 minute
SSA Step-by-Step3 minutes
Demo: Singular Spectrum Analysis3 minutes
Demo: Application of Univariate Singular Spectrum Analysis8 minutes

6 devoirsTotal 80 minutes

Question - Spectral Analysis5 minutes
Question - Sine Waves5 minutes
Think About It - Periodogram5 minutes
Think About It - Window Size in SSA5 minutes
Practice: Performing and Interpreting a Fourier Analysis30 minutes
Practice: Performing and Interpreting a Singular Spectrum Analysis30 minutes

1 élément d'applicationTotal 5 minutes

Open SAS Viya for Learners to Practice in this Module5 minutes

In this module you learn about detecting motifs in times series and their usefulness.

Inclus

6 vidéos2 devoirs1 élément d'application

6 vidéosTotal 12 minutes

Introduction to Motif Analysis1 minute
Motif Discovery Basics2 minutes
Two Approaches to Motif Discovery1 minute
Demo: Motif Discovery Using the Brute Force Method2 minutes
Demo: Motif Discovery Using the Probabilistic Model Method4 minutes
Demo: Motif Scoring2 minutes

2 devoirsTotal 35 minutes

Think About It - Applications of Motif Analysis5 minutes
Practice: performing Motif Discovery Using the Probabilistic Model Method30 minutes

1 élément d'applicationTotal 5 minutes

Open SAS Viya for Learners to Practice in this Module5 minutes

Inclus

1 devoir

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Time Series Mastery: Forecasting with ETS, ARIMA, Python
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