به تحلیل سری زمانی عملی خوش آمدید! بسیاری از ما تحلیل گران داده «تصادفی» هستیم. ما در علوم، تجارت یا مهندسی آموزش دیدیم و سپس با داده هایی مواجه شدیم که هیچ آموزش تحلیلی رسمی برای آنها نداریم. این دوره برای افرادی با برخی شایستگی‌های فنی طراحی شده است که بیشتر از یک رویکرد «کتاب آشپزی» می‌خواهند، اما هنوز باید بر روی انواع ارائه و تحلیل معمول تمرکز کنند که درک موضوعات حرفه‌ای ما را عمیق‌تر می‌کند. در تجزیه و تحلیل سری زمانی عملی، ما به مجموعه داده هایی نگاه می کنیم که اطلاعات متوالی را نشان می دهند، مانند قیمت سهام، بارندگی سالانه، فعالیت لکه های خورشیدی، قیمت محصولات کشاورزی و غیره. ما به چندین مدل ریاضی نگاه می کنیم که ممکن است برای توصیف فرآیندهایی که این نوع داده ها را تولید می کنند استفاده شوند. ما همچنین به نمایش های گرافیکی نگاه می کنیم که بینش هایی را در مورد داده های ما ارائه می دهد. در نهایت، ما همچنین یاد می‌گیریم که چگونه پیش‌بینی‌هایی انجام دهیم که چیزهای هوشمندانه‌ای را در مورد انتظارات ما در آینده بیان کند. لطفا چند دقیقه وقت بگذارید و سایت دوره را بررسی کنید. شما سخنرانی های ویدیویی را با مطالب نوشته شده و همچنین آزمون هایی برای کمک به تأکید بر نکات مهم پیدا خواهید کرد. زبان دوره R است، یک پیاده سازی رایگان از زبان S. این یک محیط حرفه ای و نسبتا آسان برای یادگیری است. شما می توانید مطالب مربوط به دوره را با سایر فراگیران خود در میان بگذارید. لطفا کمی وقت بگذارید و خودتان را معرفی کنید! تجزیه و تحلیل سری های زمانی می تواند برای یادگیری تلاش کند - ما سعی کرده ایم ایده هایی را ارائه دهیم که "ماموریت حیاتی" هستند به گونه ای که شما به اندازه کافی از ریاضیات را درک کنید تا از آن راضی شوید و در عین حال فوراً سازنده باشید. امیدواریم از کلاس لذت ببرید!

این دوره روش های مختلف پیش بینی کسب و کار سری های زمانی را بررسی می کند. این دوره انواع روش‌های پیش‌بینی کسب‌وکار را برای انواع مختلف مؤلفه‌های موجود در داده‌های سری زمانی - سطح، روند و فصلی، پوشش می‌دهد. با روش های تئوری آشنا می شویم و این روش ها را با استفاده از مایکروسافت اکسل در داده های تجاری اعمال می کنیم. این روش‌های پیش‌بینی در مایکروسافت اکسل برنامه‌ریزی می‌شوند، به صورت گرافیکی نمایش داده می‌شوند و ما این مدل‌ها را برای تولید پیش‌بینی‌های دقیق بهینه‌سازی می‌کنیم. ما مدل‌های مختلف و پیش‌بینی‌های آن‌ها را با هم مقایسه می‌کنیم تا تصمیم بگیریم کدام مدل به بهترین وجه با نیازهای کسب‌وکار ما مطابقت دارد.