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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7 modules

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niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

1 semaine à compléter

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Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

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 vidéos Total 28 minutes

Introduction to Time Series 1 minute
Time Series Data Creation 2 minutes
Selecting an Interval for Accumulation, Part 1 1 minute
Selecting an Interval for Accumulation, Part 2 2 minutes
Demo: Accumulating Transactional Data to Time Series 4 minutes
Summary Measures on Time Series 0 minutes
Demo: Exploring Time Series Summary Characteristics 3 minutes
Binning Time Series 1 minute
Demo: Exploring Time Series Using Binning 3 minutes
Signal versus Noise 1 minute
Signal Types and Decompositions 4 minutes
Demo: Decompositions Using the TSA Package 4 minutes
Demo: Feature Creation Using the DATA Step-like Syntax in the TSMODEL Procedure 2 minutes

4 devoirs Total 95 minutes

Think About It - Handling Missing Values 5 minutes
Practice: Exploring and Accumulating a Time Series 30 minutes
Practice: Creating Smoothed Representations of Time Series 30 minutes
Practice: Performing a Decomposition Analysis 30 minutes

1 élément d'application Total 5 minutes

Open SAS Viya for Learners to Practice in this Module 5 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 vidéos Total 20 minutes

Introduction to Distance Measures for Time Series 2 minutes
Measuring Sequence Similarity 2 minutes
Direct Mapping and Time Warping 2 minutes
Demo: An Example of Time Warping and Relative Path Costs 5 minutes
Demo: Time Series Clustering 4 minutes
Introduction to Symbolic Representation of Sequences 1 minute
The Symbolic Aggregate ApproXimation (SAX) 1 minute
Demo: SAX Distance for Input Variable Ranking Based on Similarity to the Target 3 minutes

5 devoirs Total 75 minutes

Question - Evaluating Paths 5 minutes
Question - Warping 5 minutes
Think About It - SAX Word Sequences 5 minutes
Practice: Performing a Similarity Analysis, Part 1 30 minutes
Practice: Performing a Similarity Analysis, Part 2 30 minutes

1 élément d'application Total 5 minutes

Open SAS Viya for Learners to Practice in this Module 5 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 vidéos Total 30 minutes

Introduction to Spectral Analysis 1 minute
Spectral Analysis Fundamentals 4 minutes
Demo: Introduction to Spectral Analysis 3 minutes
Basic Ideas from Trigonometry 2 minutes
A Regression Approach to Cycle Identification 2 minutes
Estimating the Spectral Density 1 minute
Demo: Implementing Information from the Periodogram 3 minutes
An Introduction to Singular Spectrum Analysis (SSA) 1 minute
SSA Step-by-Step 3 minutes
Demo: Singular Spectrum Analysis 3 minutes
Demo: Application of Univariate Singular Spectrum Analysis 8 minutes

6 devoirs Total 80 minutes

Question - Spectral Analysis 5 minutes
Question - Sine Waves 5 minutes
Think About It - Periodogram 5 minutes
Think About It - Window Size in SSA 5 minutes
Practice: Performing and Interpreting a Fourier Analysis 30 minutes
Practice: Performing and Interpreting a Singular Spectrum Analysis 30 minutes

1 élément d'application Total 5 minutes

Open SAS Viya for Learners to Practice in this Module 5 minutes

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

Inclus

6 vidéos2 devoirs1 élément d'application

6 vidéos Total 12 minutes

Introduction to Motif Analysis 1 minute
Motif Discovery Basics 2 minutes
Two Approaches to Motif Discovery 1 minute
Demo: Motif Discovery Using the Brute Force Method 2 minutes
Demo: Motif Discovery Using the Probabilistic Model Method 4 minutes
Demo: Motif Scoring 2 minutes

2 devoirs Total 35 minutes

Think About It - Applications of Motif Analysis 5 minutes
Practice: performing Motif Discovery Using the Probabilistic Model Method 30 minutes

1 élément d'application Total 5 minutes

Open SAS Viya for Learners to Practice in this Module 5 minutes

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1 devoir

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