Python 是一种面向对象的脚本语言，其代码简洁优美，类库丰富，开发效率也很高，因此，其得到越 来越多开发者的喜爱，广泛应用于 Web 开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、 科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用，也是大数据时代的核心价值 所在。随着 AI 技术的进一步深化，预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求，其商业价值不言而喻。 基于 Python 来做预测，不仅能够在业务上快速落地，还让代码维护更加方便。对预测原理的深度剖析和 算法的细致解读，是本书的一大亮点。
本书共分为 3 篇。
第 1 篇介绍预测基础，主要包括预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、 模型优化及评价，读者通过这部分内容的学习，可以掌握预测的基本步骤和方法思路。
第 2 篇介绍预测算法，该部分包含多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法，内容比较有难度，需要细心品味。
第 3 篇介绍预测案例，包括短期日负荷曲线预测和股票价格预测两个实例，读者可以了解到实施预测时需 要关注的技术细节。
希望读者在看完本书后，能够将本书的精要融会贯通，进一步在工作和学习实践中提炼价值。
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