主要观点总结
文章介绍了新书《时间序列与机器学习》的畅销情况及其内容结构。该书涵盖了时间序列分析的各个方面，包括概述、信息提取、预测、异常检测、相似度与聚类、多维时间序列、智能运维的应用场景以及金融领域的应用场景等。
关键观点总结
关键观点1: 新书畅销且内容全面
介绍了《时间序列与机器学习》首印售罄的情况，强调了该书内容全面，涵盖了时间序列分析的各个方面。
关键观点2: 时间序列分析的重要性
文章阐述了时间序列分析作为数据科学领域的重要分支，已经渗透到了生活和工作的各个领域，并强调了其在不同领域的应用价值。
关键观点3: 书籍章节内容详细介绍
详细介绍了书中的各个章节，包括时间序列概述、信息提取、预测、异常检测、相似度与聚类、多维时间序列、智能运维的应用场景以及金融领域的应用场景等，并指出该书结合了理论与实践，案例丰富。
关键观点4: 书籍适用人群广泛
强调了《时间序列与机器学习》不仅适合数据科学专业人士和学生，也适合对时间序列分析感兴趣的行业专家和研究人员。
文章预览
随着大数据和机器学习技术的飞速发展，时间序列分析作为数据科学领域的重要分支，已经渗透到了我们生活和工作的每一个角落。从股市的波动分析到智能设备上的异常检测，时间序列数据的挖掘和应用越来越受到重视。我们很高兴地宣布，自从一个月前推出的新书《时间序列与机器学习》首印已经全部售罄，出版社目前已经加印，以满足持续增长的读者需求。 本书共包括8个章节，涵盖了时间序列分析的各个方面： 第 1 章“时间序列概述”：介绍时间序列分析的基础知识、发展历程、应用现状、分类及其与其他领域（如自然语言处理、计算机视觉等）的关联。 第 2 章“时间序列的信息提取”：介绍特征工程的核心概念及其在时间序列分析中的应用，比如对原始数据进行归一化、缺失值填充等转换；以及如何通过特征工程从时间序列数据中提取
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