Используйте прогнозирование в R для принятия решений на основе данных

Этот курс знакомит с прогнозированием временных рядов с использованием R.

Прогнозирование — это процесс построения прогнозов на будущее. Это требуется во многих ситуациях, например при принятии решения о том, стоит ли строить ещё одну электростанцию в ближайшие десять лет или планировать смены сотрудников в колл-центре на следующей неделе.

Прогнозы могут потребоваться за несколько лет вперёд (в случае капитальных инвестиций) или всего за несколько минут до события (для маршрутизации телекоммуникаций). Какими бы ни были обстоятельства или временные горизонты, надежное прогнозирование необходимо для принятия качественных решений на основе данных.

Создавайте точные модели прогнозирования с помощью ARIMA и экспоненциального сглаживания

Вы начнёте этот курс с создания объектов временных рядов в R, чтобы визуализировать ваши данные и выявлять тренды, сезонность и повторяющиеся циклы. Вас познакомят с понятием белого шума, и вы узнаете, как провести тест Льюнга — Бокса, чтобы подтвердить случайность, прежде чем перейти к следующей главе, в которой подробно рассматриваются методы бенчмаркинга и точность прогнозов.

Возможность тестировать и измерять точность ваших прогнозов необходима для создания практичных моделей. Этот курс рассматривает различные методы, прежде чем перейти к экспоненциальному сглаживанию и моделям ARIMA, которые являются двумя наиболее широко используемыми подходами к прогнозированию временных рядов.

Прежде чем вы завершите курс, вы узнаете, как использовать продвинутые модели ARIMA, чтобы включать в них дополнительную информацию, такую как праздники и активность конкурентов.

Преобразования для стабилизации дисперсии

Create Your Free Account