时间序列分析与预测：Python实践
掌握时间序列分析与预测模型，提升数据驱动决策能力
学习内容：
- 深入理解时间序列分析与预测的基本原理。
- 学习时间序列分析在业务场景中的应用。
- 使用Python构建5种时间序列预测模型。
- 掌握自回归与移动平均模型的知识。
- 学习ARIMA和SARIMA预测模型的实现。
- 使用Pandas处理时间序列数据并进行统计计算。
本课程包括：
- 13.5小时点播视频
- 5个编程练习
- 8篇文章
- 5个可下载资源
- 手机与电视访问权限
- 结课证书
价格：$54.99
教程评分：4.6 / 5 (基于1,745条评分)
教程语言：英语
教程字幕：中英文字幕
课程要求：
- 需要安装Python和Anaconda（课程中提供安装指导）。
- 对数据科学或机器学习有兴趣的学习者。
课程描述：
本课程旨在帮助您深入学习时间序列分析与预测，适用于生产计划、库存管理、人员调配等数据驱动决策场景。通过Python，您将学会从数据可视化到模型实现的全流程技能。
课程内容涵盖ARIMA、SARIMA等经典预测模型的理论与实践，同时拓展到基于线性回归与神经网络的多变量时间序列预测。您将通过真实案例，掌握如何在业务中应用时间序列技术，提升预测准确性。
无论您是数据科学领域的入门者，还是希望提升预测能力的专业人士，本课程都将为您提供所需的理论知识与实用技能。立即加入我们，开启时间序列分析与预测的学习旅程吧！
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