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課程簡介
時間序列分析簡介
- 時間序列數據概覽
- 時間序列的組成要素:趨勢、季節性、雜訊
- 為時間序列分析設置 Google Colab
時間序列的探索性數據分析
- 時間序列數據視覺化
- 分解時間序列成分
- 檢測季節性與趨勢
用於時間序列預測的 ARIMA 模型
- 了解 ARIMA(自回歸積分移動平均)
- 選擇 ARIMA 模型的參數
- 在 Python 中實現 ARIMA 模型
Prophet 時間序列預測簡介
- Prophet 用於時間序列預測的概覽
- 在 Google Colab 中實現 Prophet 模型
- 處理預測中的節日與特殊事件
進階預測技術
- 處理時間序列中的缺失數據
- 多變數時間序列預測
- 利用外部回歸變量客製化預測
評估與微調預測模型
- 時間序列預測的效能指標
- 微調 ARIMA 和 Prophet 模型
- 交叉驗證與回測
時間序列分析的實際應用
- 時間序列預測案例研究
- 使用真實世界數據集的實務練習
- Python 時間序列分析後續步驟
總結與後續步驟
最低要求
- 具備中等程度的 Python 程式設計知識
- 熟悉基礎統計學與資料分析技術
受眾對象
- 資料分析師
- 資料科學家
- 從事時間序列數據工作的專業人士
21 小時
客戶評論 (2)
做練習
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
課程 - QGIS for Geographic Information System
機器翻譯
通過動手實踐的例子,我們能夠真實感受到程序如何運作。良好的解釋以及理論概念與實際應用的有效結合。
Ian - Archeoworks Inc.
課程 - ArcGIS Fundamentals
機器翻譯