06 时序预测及模型优化

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数据建模时序篇

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老师介绍

  • 傅一航

    傅一航

    大数据资深讲师,华为系大数据专家,5项国家专利,实战派,重落地,重理论结合实战,深入浅出。
简  介 对于GDP、股票涨跌、产品季节销售等受时间影响波动变化的事物,如何建立模型来预测?
课程简介:  
      《数据分析师》进阶课(数据建模)的时序篇。  
课程目的:  
      掌握常用的时间序列模型,掌握时序建模的基本思想,弄清楚各种时序模型的适用场景及要求,并能够针对时序特点选取最合适的拟合模型,以及对模型做出适当的优化措施。

课程内容:趋势平滑、季节因子、平稳拟合。550分钟视频 
     1、移动平均MA 
     2、指数平滑ES 
     3、Holt-Winters季节模型 
     4、基于回归的季节模型 
     5、因素解思想 
     6、平稳序列模型ARIMA模型
     7、新产品预测模型 

适用人群:  
      面向所有对数据分析有深入分析要求的人员,包括业务部门,数据分析部门,系统开发人员也同样需要学习。 

学习资料:  
      请加入“傅一航大数据”QQ群,QQ群号:972373249,下载实战数据源
 

* 课程提供者:傅一航