<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Timeseries on Den's Hub: Tecnologías, Guías y Prácticas</title><link>https://denshub.com/es/tags/timeseries/</link><description>Recent content in Timeseries on Den's Hub: Tecnologías, Guías y Prácticas</description><generator>Hugo</generator><language>es</language><copyright>Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.</copyright><lastBuildDate>Sun, 08 Jan 2023 11:00:00 +0200</lastBuildDate><atom:link href="https://denshub.com/es/tags/timeseries/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Katz - Marco de análisis de series temporales</title><link>https://denshub.com/es/kats-for-time-series-analysis/</link><pubDate>Tue, 22 Jun 2021 10:00:00 +0200</pubDate><guid>https://denshub.com/es/kats-for-time-series-analysis/</guid><description>&lt;p&gt;El análisis de series temporales es un dominio fundamental en la ciencia de datos y el aprendizaje automático, con aplicaciones masivas en diversos sectores como el comercio electrónico, las finanzas, la planificación de capacidades, la gestión de la cadena de suministro, la medicina, la meteorología, la energía, la astronomía y muchos otros.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="análisis-de-series-temporales" class="headerLink"&gt;&lt;a href="#an%c3%a1lisis-de-series-temporales" class="header-mark" aria-label="Permalink to Análisis de series temporales"&gt;&lt;/a&gt;Análisis de series temporales
&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;El análisis de series temporales, como técnica estadística, se utiliza para examinar y modelizar datos dependientes del tiempo. Algunas características comunes de las herramientas de análisis de series temporales son:&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>