📈 تحلیل مدرن سری‌های زمانی و Causal Inference با R

🚀 کتاب Modern Time Series Analysis with R کمک میکنه با استفاده از کدهای باکیفیت و Reproducible، در Time Series Forecasting و Causal Inference مهارت پیدا کنی و مسائل واقعی کسب‌وکار را حل کنی. این راهنمای جامع، نظریه‌های آماری سنتی را به ابزارها، Workflowها و کاربردهای عملی در محیط R متصل میکنه.

✨ ویژگی‌های کلیدی

📊 Forecasting و Causal Inference را با مثال‌های عملی در R بررسی میکنه.

🔄 نحوه ساخت Workflowهای باکیفیت و Reproducible را با tidyverse و Packageهای مدرن R آموزش میده.

🏢 Modelهای مختلف را با راهنمایی مرحله‌به‌مرحله روی سناریوهای واقعی کسب‌وکار پیاده‌سازی میکنه.

📘 توضیح کتاب

📚 کتاب Modern Time Series Analysis with R راهنمایی جامع و کاملاً عملی برای تسلط بر هنر تحلیل سری‌های زمانی با زبان برنامه‌نویسی R است. این کتاب را متخصصان برجسته Applied Statistics و Econometrics نوشته‌اند تا Data Scientistها، Analystها و Developerها بتونن فاصله میان نظریه آماری سنتی و کاربردهای عملی کسب‌وکار را از بین ببرن.

🧱 مسیر آموزش با مبانی R و tidyverse آغاز میشه. سپس Componentهای اصلی Time Series Data، روش‌های Data Wrangling و تکنیک‌های Visualization بررسی میشن تا پایه لازم برای تحلیل و Modelسازی سری‌های زمانی شکل بگیره.

📊 فصل‌های بعدی رویکردهای اصلی Modelسازی را به‌صورت مرحله‌به‌مرحله توضیح میدن. این مسیر از روش‌های کلاسیک مثل ARIMA و Exponential Smoothing شروع میشه و به تکنیک‌های محاسباتی پیشرفته مثل Machine Learning، Deep Learning و Ensemble Forecasting میرسه.

🔍 کتاب فقط به Forecasting محدود نمیشه و کاربرد Time Series را در Causal Inference، Anomaly Detection، Changepoint Analysis و Modelسازی چندین سری زمانی بررسی میکنه.

💻 مثال‌های عملی و کدهای Reproducible کمک میکنن مسائل کسب‌وکار را ارزیابی کنی، راهکار بهینه را انتخاب کنی و نتایج را با استفاده از گزارش‌دهی Dynamic مبتنی بر R به‌شکلی مؤثر ارائه بدی.

🎯 پس از مطالعه کتاب، میتونی روش‌های مدرن Time Series را با اطمینان روی Data واقعی اجرا کنی و Insightهای قابل‌اقدامی برای تصمیم‌گیری استراتژیک در حوزه‌های Business، Finance، Technology و زمینه‌های دیگر ارائه بدی.

🎯 چیزهایی که یاد میگیری

🧠 با مفاهیم اصلی و ساختار Time Series Data آشنا میشی.

🧹 یاد میگیری Time Seriesها را به‌شکلی مؤثر Wrangle و Visualize کنی.

🔄 میتونی Transformationها و تکنیک‌های Decomposition را روی سری‌های زمانی اجرا کنی.

📈 یاد میگیری Modelهای Univariate Forecasting را بسازی و با یکدیگر مقایسه کنی.

🤖 میتونی براساس Context، از Modelهای Statistical، Machine Learning و Deep Learning به‌شکلی هدفمند استفاده کنی.

🌳 یاد میگیری Time Seriesهای Hierarchical و Grouped را Forecast کنی.

⚖️ میتونی Causal Impact را با استفاده از Interrupted Time Series Analysis اندازه‌گیری کنی.

🔍 یاد میگیری Anomalyها و Structural Changeها را تشخیص بدی و Missing Data را مدیریت کنی.

👤 این کتاب برای چه کسانیه؟

📊 این کتاب برای Data Scientistها، Analystها و Developerهایی نوشته شده که میخوان با استفاده از R بر Time Series Analysis مسلط بشن.

🏢 مطالب برای متخصصان حوزه‌های Finance، Retail، Technology و Research مناسبه. دانشجویانی که به‌دنبال رویکردی عملی و Business-Oriented برای Forecasting و Causal Inference هستن هم میتونن از آن استفاده کنن.

📌 برای شروع، آشنایی پایه با R در نظر گرفته شده؛ اما برای مطالعه کتاب به ریاضیات پیشرفته نیازی نیست.

📖 فهرست مطالب

فصل ۱. R، RStudio و Packageهای R

فصل ۲. Objectها و Functionها در R

فصل ۳. ورودی و خروجی Data در R

فصل ۴. ویژگی‌های Time Series

فصل ۵. Data Wrangling و Visualization سری‌های زمانی

فصل ۶. کاربردهای تجاری Time Series Analysis

فصل ۷. Adjustment، Transformation و Decomposition سری‌های زمانی

فصل ۸. Featureهای Time Series

فصل ۹. Smoothing و Filtering سری‌های زمانی

فصل ۱۰. مبانی Forecasting

فصل ۱۱. Exponential Smoothing

فصل ۱۲. Modelهای Forecasting مبتنی بر ARIMA

فصل ۱۳. روش‌های محاسباتی پیشرفته برای Forecasting

فصل ۱۴. Modelهای Forecasting برای چندین Time Series

فصل ۱۵. تخمین Causal Impact

فصل ۱۶. تشخیص Changepoint

فصل ۱۷. Anomaly Detection و Imputation

📝 نقد و بررسی

💭 «این راهنما با استفاده از آموزش تدریجی R، فاصله میان Raw Data و Strategic Foresight را از بین میبره. کتاب در پرداختن به Causality عملکرد فوق‌العاده‌ای داره و با عبور از Forecasting، تغییرات Data را از طریق تخمین دقیق Impact توضیح میده. این اثر منبعی قدرتمند برای متخصصانیه که میخوان بر پویایی‌های زمانی مسلط بشن و در عین حال ارزش R را درک کنن.»

Alain Briançon، دارای PhD، Senior Technology Executive، Strategic Innovator و VP بخش Research and Data Science در Dynata

💭 «پلی استثنایی میان نظریه دقیق و Workflowهای مدرن R. این کتاب تمام مراحل مهم، از Forecasting تا اندازه‌گیری Causal Impact را با کدهای بسیار کاربردی و مبتنی بر رویکرد Tidy پوشش میده. مجموعه‌ابزاری ضروری برای متخصصان دانشگاهی و صنعتی.»

Dr. Baki Billah، Associate Professor رشته Biostatistics در Monash University

💭 «یکی از چالش‌های همیشگی R اینه که غنا و پیچیدگی آن میتونه پیداکردن نقطه شروع برای حوزه تخصصی موردنظر را دشوار کنه. اگر آن حوزه Time Series باشه، این کتاب Roadmap مناسبیه که بدون فرض تجربه قبلی در R، خواننده را از سطح مبتدی به سطح حرفه‌ای میرسونه. کتاب بخشی کاربردی و کاملاً قابل‌استفاده از دنیای R را در اختیار متخصص Time Series قرار میده که فقط میخواد کار را شروع کنه.»

Kendra Vant، دارای PhD از MIT، AI Product Leader و بنیان‌گذار Europa Labs

💭 «راهنمایی روشن و عملی برای تحلیل مدرن سری‌های زمانی در R که بر پیاده‌سازی واقعی استواره. کتاب به‌خوبی نشان میده چطور از اکوسیستم R و Workflowهای Tidy برای Taskهای تحلیلی دنیای واقعی استفاده بشه. این اثر منبع ارزشمندی برای متخصصانی خواهد بود که میخوان مهارت‌های کاربردی R خود را در Time Series Analysis تقویت کنن.»

George Athanasopoulos، Professor و Head of Department در Department of Econometrics and Business Statistics دانشگاه Monash University

👤 درباره نویسندگان

📊 Dr. Yeasmin Khandakar یک Data Scientist با بیش از پانزده سال تجربه در حوزه‌های مختلفه؛ از جمله FinTech در Portland House Group، MedTech در Optalert، Retail در Coles و Officeworks و Transportation در Transurban.

🎓 او مدرک PhD خود را از Monash University دریافت کرده و از نویسندگان مقاله Automatic Time Series Forecasting: The Forecast Package for R است؛ مقاله‌ای که بیش از ۵۹۰۰ Citation دریافت کرده است.

🧠 Dr. Khandakar در حل چالش‌های استراتژیک کسب‌وکار از طریق ترکیب روش‌های آماری پیشرفته با Machine Learning، Deep Learning و تکنیک‌های قدرتمند Time Series تخصص داره.

📈 Dr. Roman Ahmed یک Statistician باتجربه و دارای مدرک PhD با تخصص در Time Series Forecasting است. او بیش از دو دهه تجربه فعالیت در بخش‌های Corporate و Academic داره.

🏢 مسیر حرفه‌ای او شامل نقش‌های مهم Technical Leadership در Optus، Xero و ANZ Bank است. او در استفاده از راهکارهای مؤثر Forecasting، Econometrics و Machine Learning برای تدوین استراتژی‌های کسب‌وکار مهارت داره.

🔬 Roman پژوهش‌های Methodological و Applied خود را در Journalهای معتبر منتشر کرده و آثارش را در Conferenceهای برجسته ارائه داده است.

🛠️ تخصص او تبدیل پژوهش‌های پیچیده Methodological به ابزارهای مقیاس‌پذیر و قابل‌استفاده در دنیای واقعی، به‌ویژه در اکوسیستم R است.

Gain expertise in modern time series forecasting and causal inference in R to solve real-world business problems with reproducible, high-quality code

Key Features

• Explore forecasting and causal inference with practical R examples
• Build reproducible, high-quality time series workflows using tidyverse and modern R packages
• Apply models to real-world business scenarios with step-by-step guidance

Book Description

Modern Time Series Analysis with R is a comprehensive, hands-on guide to mastering the art of time series analysis using the R programming language. Written by leading experts in applied statistics and econometrics, this book helps data scientists, analysts, and developers bridge the gap between traditional statistical theory and practical business applications.

Starting with the foundations of R and tidyverse, you’ll explore the core components of time series data, data wrangling, and visualization techniques. The chapters then guide you through key modeling approaches, ranging from classical methods like ARIMA and exponential smoothing to advanced computational techniques, such as machine learning, deep learning, and ensemble forecasting.

Beyond forecasting, you’ll discover how time series can be applied to causal inference, anomaly detection, change point analysis, and multiple time series modeling. Practical examples and reproducible code will empower you to assess business problems, choose optimal solutions, and communicate results effectively through dynamic R-based reporting.

By the end of this book, you’ll be confident in applying modern time series methods to real-world data, delivering actionable insights for strategic decision-making in business, finance, technology, and beyond.

What you will learn

• Understand the core concepts and structure of time series data
• Wrangle and visualize time series effectively
• Apply transformations and decomposition techniques
• Build and compare univariate forecasting models
• Apply statistical, ML, and DL models strategically based on context
• Forecast hierarchical and grouped time series
• Measure causal impact using interrupted time series analysis
• Detect anomalies, structural changes, and handle missing data

Who this book is for

This book is for data scientists, analysts, and developers who want to master time series analysis using R. It is ideal for professionals in finance, retail, technology, and research, as well as students seeking practical, business-oriented approaches to forecasting and causal inference. Basic knowledge of R is assumed, but no advanced mathematics is required.

Table of Contents

1. R, RStudio, and R packages
2. Objects and Functions in R
3. Data Input/Output in R
4. Time Series Characteristics
5. Time Series Data Wrangling and Visualization
6. Business Applications of Time Series Analysis
7. Time Series Adjustments, Transformations, and Decomposition
8. Time Series Features
9. Time Series Smoothing and Filtering
10. Basics of Forecasting
11. Exponential Smoothing
12. ARIMA Forecasting Models
13. Advanced Computational Methods for Forecasting
14. Forecasting Models for Multiple Time Series
15. Causal Impact Estimation
16. Changepoint Detection
17. Anomaly Detection and Imputation

Review

“This guide bridges the gap between raw data and strategic foresight using R as incremental learning. It excels in its treatment of causality, moving beyond forecasting to explain data shifts through rigorous impact estimation. It is a strong resource for professionals seeking to master temporal dynamics while appreciating R.”

Alain Briançon, PhD. Senior Technology Executive, Strategic Innovator and VP of Research and Data Science, Dynata

“An exceptional bridge between rigorous theory and modern R workflows. It addresses every critical phase – from forecasting to causal impact measurement – with remarkably practical, tidy-centric code. An essential toolkit for professionals in both academia and industry.”

Dr. Baki Billah, Associate Professor of Biostatistics, Monash University

“One of the perennial challenges with R is that its richness and complexity can make it hard to find an on-ramp to the specific area you need to master. If that area is time series, this book is your roadmap, taking you from zero to hero without assuming prior R experience. It offers a pragmatic, fully functional slice of the R universe for the time series practitioner who just needs to get started.”

Kendra Vant, MIT PhD, AI Product Leader and Founder, Europa Labs

“A clear, hands-on guide to modern time series analysis in R, grounded in practical implementation. The book effectively demonstrates how to leverage the R ecosystem and tidy workflows for real-world analytical tasks. It will be a valuable resource for practitioners seeking to strengthen their applied R skills in time series analysis."

George Athanasopoulos, Professor and Head of Department, Department of Econometrics and Business Statistics, Monash University

About the Author

Dr. Yeasmin Khandakar is a data scientist with over 15 years of experience across diverse sectors, including FinTech (Portland House Group), MedTech (Optalert), retail (Coles, Officeworks) and transport (Transurban). She has a PhD from Monash University and is the co-author of the paper Automatic time series forecasting: the forecast package for R, which has generated over 5,900+ citations. Dr. Khandakar specializes in solving strategic business challenges by integrating advanced statistical methods with machine learning and deep learning, and robust time-series techniques.

Dr. Roman Ahmed is an experienced statistician with a PhD specializing in time-series forecasting. He has more than two decades of experience across the corporate and academic sectors. With a career including prominent technical leadership at Optus, Xero, and ANZ Bank, he excels at applying high-impact forecasting, econometric, and machine learning solutions to business strategy. Roman has published methodological and applied research in top-tier journals and has presented work at prestigious conferences. His expertise lies in translating sophisticated methodological research into scalable, real-world tools, particularly within the R ecosystem.