Forecasting with R培訓
Forecasting使用R語言進行預測的參與者,旨在幫助參與者使用統計模型和R編程語言自動化預測過程。課程涵蓋了包括ARIMA模型、指數平滑以及在R中使用強大的“forecast”包等主要預測技術。
這門由講師主導的現場培訓課程(在線或現場)旨在幫助希望使用R進行時間序列預測和自動化數據分析工作流程的中級數據分析師和業務專業人士。
通過這次培訓,參與者將能夠:
- 了解R中預測技術的基本原理。
- 應用於時間序列分析的指數平滑和ARIMA模型。
- 利用“forecast”包生成準確的預測模型。
- 針對業務和研究應用自動化預測工作流程。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和實踐。
- 在現場實驗室環境中進行動手實施。
課程定制選項
- 要請求定制此課程的培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
使用 R 進行預測
- 介紹Forecasting
- 指數平滑
- ARIMA 模型
- 預測包
包“預測”
- 準確度
- Acf
- arfima
- Arima
- arima.errors
- auto.arima
- bats
- BoxCox
- BoxCox.lambda
- croston
- CV
- dm.test
- dshw
- ets
- fitted.Arima
- 預測
- forecast.Arima
- forecast.bats
- forecast.ets
- forecast.HoltWinters
- forecast.lm
- forecast.stl
- forecast.StructTS
- gas
- gold
- logLik.ets
- ma
- meanf
- monthdays
- msts
- na.interp
- naive
- ndiffs
- nnetar
- plot.bats
- plot.ets
- plot.forecast
- rwf
- seasadj
- seasonaldummy
- seasonplot
- ses
- simulate.ets
- sindexf
- splinef
- subset.ts
- taylor
- tbats
- thetaf
- tsdisplay
- tslm
- wineind
- woolyrnq
總結和結論
最低要求
- 基本的普通數學和統計學技能
- 任何語言Programming都是推薦的但不是必需的
受眾
- 數據分析師
- Business情報專業人士
- 參與預測項目的統計師和研究人員
Open Training Courses require 5+ participants.
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Forecasting with R - 咨詢詢問
咨詢詢問
客戶評論 (5)
講師的專業知識,根據需求定制,涵蓋所有主題
eleni - EUAA
Course - Forecasting with R
機器翻譯
經過深思熟慮和高檔的規劃材料。
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Course - Forecasting with R
機器翻譯
he is patient
Abdul De kock - Vodacom
Course - Forecasting with R
I genuinely liked his knowledge and practical examples.
Irina Tulgara
Course - Forecasting with R
A lot of knowledge - theoretical and practical.
Anna Alechno
Course - Forecasting with R
Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)
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14 時間:這個由 講師指導的 香港 現場培訓(在線或現場)面向希望通過演算法交易 Python 和 R 實現自動化交易的業務分析師。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 採用演算法以專門的增量快速買賣證券。
- 使用演算法交易降低與交易相關的成本。
- 自動監控股票價格並進行交易。
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在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 R 的基礎知識 Programming。
- 應用基礎數據科學流程。
- 創建資料的視覺化表示。
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- 使用R進行統計分析和預測。
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- 有效地整合和分析來自多個來源的数据。
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觀眾
開發人員 / 數據分析
期間
3 天
格式
講座和實踐
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- 了解R編程環境和RStudio界面。
- 使用R命令和套件導入、處理和探索數據集。
- 執行基本的統計分析和數據摘要。
- 使用base R和ggplot2生成可視化圖表。
- 有效管理工作區、腳本和套件。
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- 在 KNIME 中規劃、構建和部署機器學習模型。
- 為運營做出數據驅動的決策。
- 實施端到端數據科學專案。
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- 執行數據分析並創建吸引人的可視化
- 從樣本數據的各種數據集中得出有用的結論
- 過濾,排序和匯總數據以回答探索性問題
- 將處理過的數據轉換為信息性線圖,條形圖,直方圖
- 導入和過濾來自不同數據源的數據,包括Excel ,CSV和SPSS文件
聽眾
- 初學者到R語言
- 初學者進行數據分析和數據可視化
課程形式
- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習