{ "cells": [ { "source": [ "# การตั้งค่าข้อมูล\n", "\n", "ในโน้ตบุ๊กนี้ เราจะแสดงวิธีการ:\n", "\n", "ตั้งค่าข้อมูลอนุกรมเวลาเพื่อใช้งานในโมดูลนี้ \n", "แสดงภาพข้อมูล \n", "\n", "ข้อมูลในตัวอย่างนี้นำมาจากการแข่งขันพยากรณ์ GEFCom2014 โดยข้อมูลประกอบด้วยการใช้ไฟฟ้ารายชั่วโมงและค่าความร้อนรายชั่วโมงเป็นเวลา 3 ปี ระหว่างปี 2012 ถึง 2014 \n", "\n", "1Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli และ Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, กรกฎาคม-กันยายน, 2016. \n" ], "cell_type": "markdown", "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n---\n\n**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**: \nเอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้\n" ] } ], "metadata": { "kernel_info": { "name": "python3" }, "kernelspec": { "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7", "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.7.0" }, "nteract": { "version": "nteract-front-end@1.0.0" }, "metadata": { "interpreter": { "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" } }, "coopTranslator": { "original_hash": "5e2bbe594906dce3aaaa736d6dac6683", "translation_date": "2025-09-06T14:02:38+00:00", "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb", "language_code": "th" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }