课程大纲
时间序列分析简介
- 时间序列数据概述
- 时间序列的组成部分:趋势、季节性、杂讯
- 设置 Google Colab 进行时间序列分析
时间序列的探索性 Data Analysis
- 可视化时间序列数据
- 分解时间序列元件
- 检测季节性和趋势
时间序列的 ARIMA 模型 Forecasting
- 了解 ARIMA(自回归积分移动平均线)
- 为 ARIMA 模型选择参数
- 在 Python 中实现 ARIMA 模型
Prophet for Time Series 简介 Forecasting
- 用于时间序列预测的 Prophet 概述
- 在 Google Colab 中实现 Prophet 模型
- 在 Forecasting 中处理假日和特殊事件
高级 Forecasting 技术
- 处理时间序列中的缺失数据
- 多变数时间序列预测
- 使用外部回归器自定义预测
评估和微调预测模型
- 用于时间序列预测的性能指标
- 微调 ARIMA 和 Prophet 模型
- 交叉验证和回溯测试
时间序列分析的实际应用
- 时间序列预测案例研究
- 使用真实数据集进行实践练习
- Python 中时间序列分析的后续步骤
总结和后续步骤
要求
- Python 程式设计的中级知识
- 熟悉基本的统计和数据分析技术
观众
- 数据分析师
- 数据科学家
- 处理时间序列数据的专业人员
客户评论 (5)
Hands-on examples allowed us to get an actual feel for how the program works. Good explanations and integration of theoretical concepts and how they relate to practical applications.
Ian - Archeoworks Inc.
课程 - ArcGIS Fundamentals
实验室练习
Tse Kiat - ST Engineering Training & Simulation Systems Pte. Ltd.
课程 - Automated Monitoring with Zabbix
机器翻译
All the topics which he covered including examples. And also explained how they are helpful in our daily job.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
课程 - QGIS for Geographic Information System
我喜欢 Pablo 的风格,他涵盖了很多主题,从报告设计、html 定制到实现简单的 ML 算法。Good 平衡理论信息/练习。Pablo 真的涵盖了我感兴趣的所有主题,并全面回答了我的问题。
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
课程 - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
机器翻译
Actual application of spotfire and all basic functions.