Ich bin so froh, dass ich diesen Kurs gemacht habe. Die Erklärungen waren kristallklar und die Aktivitäten waren ansprechend.
Zeitreihenanalyse und Prognose mit R
Lernen Sie, Trends zu analysieren, Saisonalität zu modellieren und zukünftige Werte mit R durch praktische Szenarien und reale Datensätze vorherzusagen.
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Über diesen Kurs
Dieser Kurs bietet einen klaren Weg zur Analyse historischer Muster und zur Prognose zukünftiger Trends mit der leistungsstarken Programmiersprache R. Dieser 1-tägige Kurs führt Sie durch die Grundlagen der Datenanalyse und zeigt Ihnen, wie Sie Daten mit der R-Programmiersprache analysieren und analysieren können.
Sie lernen, wie Sie mit Hilfe von R-Paketen, schriftlichen Erläuterungen und praktischen Code-Walkthroughs, mit Herausforderungen aus der Praxis umgehen, wie z.B. fehlende Daten, saisonale Schwankungen und Trendanalysen.
Was Sie lernen werden:
- Verstehen Sie grundlegende Zeitreihenkonzepte, Terminologie und statistische Definitionen
- Bereinigen und Vorverarbeiten von zeitlichen Daten, einschließlich der Handhabung von fehlenden Werten und Anomalien
- Visualisieren Sie Datentrends und saisonale Muster mit ggplot2 und modernen Plotting-Workflows
- Anwenden von exponentiellen Glättungs- und ARIMA-Modellen zur Erstellung zuverlässiger zukünftiger Prognosen
- Bewerten Sie die Modellleistung mit Zeitreihen-Kreuzvalidierungstechniken
- Analysieren Sie reale Datensätze, einschließlich Beschäftigungsraten, Inflation und Finanzmarktdaten
Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Kernkonzepten von Zeitreihen. Schritt für Schritt werden Sie durch die praktische Implementierung geführt. Sie arbeiten an strukturierten Szenarien, die Ihre Fähigkeiten schrittweise aufbauen, von grundlegendem Visualisieren bis hin zu fortgeschrittenen Prognosemodellen.
Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, angehende Datenanalysten und Profis, die ihre Fähigkeiten um Prognosen erweitern möchten.Es sind keine Vorkenntnisse in fortgeschrittener Statistik oder Zeitreihenmodellierung erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit der R-Syntax hilfreich ist.
Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der prädiktiven Datenanalyse mit R.
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