Time Series Analysis 课程可以帮助您学习预测技术、季节分解和趋势分析。您可以掌握异常检测、时间序列建模和评估模型性能的技能。许多课程介绍了 Prediction、R 和 Pandas 和 Statsmodels 等专业库等工具,这些工具支持分析时序数据和实施预测模型。

The State University of New York
您将获得的技能: 描述性统计, 统计分析, 统计推理, 预测, 数学建模, 软件安装, 统计建模, Model Evaluation, 时间序列分析和预测, 概率与统计, 数据可视化, R 语言程序设计(中文版), 数据分析, 相关性分析
中级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器学习, 深度学习, 数据预处理, 人工神经网络, 预测, 递归神经网络 (RNN), 预测建模, 应用机器学习, 时间序列分析和预测, 张力流
中级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 深度学习, 无监督学习, 统计分析, 数据预处理, 数据转换, 预测, 降维, Jupyter, 预测建模, 应用机器学习, Pandas(Python 软件包), 时间序列分析和预测, Model Evaluation, 统计方法
中级 · 课程 · 1-4 周

Illinois Tech
您将获得的技能: Time Series Analysis and Forecasting, R Programming, Statistical Analysis, Statistical Software, Forecasting, Statistical Modeling, Data Analysis, Statistical Methods, Statistical Visualization, Data Presentation, Probability & Statistics, Model Evaluation, Statistical Hypothesis Testing
中级 · 课程 · 1-3 个月

University of California, Santa Cruz
您将获得的技能: 回归分析, 统计推理, 预测, R(软件), 统计分析, 贝叶斯统计, 统计建模, 数学建模, 时间序列分析和预测, R 语言程序设计(中文版), Model Evaluation, 数据分析
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Forecasting, Time Series Analysis and Forecasting, Financial Forecasting, Trend Analysis, Predictive Modeling, Advanced Analytics, Statistical Analysis, Business Analytics, Data-Driven Decision-Making, Strategic Decision-Making, Market Data, Exploratory Data Analysis, Pandas (Python Package), Jupyter, Matplotlib, NumPy
初级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 回归分析, 数据预处理, 数据转换, Matplotlib, 数据驱动的决策制定, 数据操作, 统计分析, Python 程序设计, 数据科学, 探索性数据分析, Pandas(Python 软件包), 数据可视化, 数据导入/导出, NumPy, 预测建模, 数据分析, Model Evaluation, 数据清理, Scikit-learn (机器学习库)
中级 · 课程 · 1-3 个月

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Statistical Visualization, Data Transformation, Data Cleansing, Statistical Analysis, Regression Analysis, Probability, Probability Distribution, Sampling (Statistics), Box Plots, Histogram, R Programming, Statistical Methods, Scatter Plots, Microsoft Excel, Probability & Statistics, Statistics, Data Import/Export, Data Analysis
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Illinois Tech
您将获得的技能: Statistical Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Analysis, Model Evaluation, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Statistical Programming, Statistical Machine Learning, Statistical Modeling, Data Cleansing, Analytics, Regression Analysis, R Programming, Statistical Software, Forecasting, Data Preprocessing, Bayesian Statistics, Supervised Learning, Statistical Inference, Machine Learning
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Time Series Analysis and Forecasting, SAS (Software), Forecasting, Recurrent Neural Networks (RNNs), Feature Engineering, Statistical Analysis, Data Analysis, Digital Signal Processing, Statistical Methods, Regression Analysis, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Statistical Modeling, Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Bayesian Statistics, Model Evaluation, Automation
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Illinois Tech
您将获得的技能: Model Evaluation, Statistical Analysis, Bayesian Statistics, Data Visualization, Statistical Inference, Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Regression Analysis, Analytics, Data Analysis, Logistic Regression, Machine Learning, R Programming, Data Preprocessing, Statistical Modeling, Data Validation, Statistical Methods, R (Software), Data Mining, Statistical Programming
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月
Rice University
您将获得的技能: 描述性统计, 统计, 统计推理, 回归分析, 微软Excel, 电子表格软件, 制图, 数据展示, 统计分析, Excel 公式, 统计假设检验, 样本量的确定, 透视表和图表, 数据分析, 概率与统计, 概率分布, Model Evaluation, 商业分析, 统计方法, 统计建模
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
时间序列分析是一种统计技术,用于分析有时间顺序的数据点,以确定趋势、模式和季节性变化。这种方法对于金融、经济、环境科学和医疗保健等各个领域都至关重要,因为它可以帮助企业根据历史数据做出明智的决策。通过了解过去的行为,企业可以预测未来趋势、优化 Operator 的运营并改进战略规划。
时间序列分析背景可以为您打开通往各种工作机会的大门。数据分析师、金融分析师、商业智能分析师和定量分析师等职位往往需要时间序列预测方面的技能。此外,金融、市场营销和供应链管理等行业也越来越多地寻求能够解释基于时间的数据以推动决策的专业人才。
在学习时间序列分析方面,有几门非常出色的在线课程。例如,"实用时间序列分析"课程提供了使用真实世界数据的实践经验。此外,使用 ARIMA 和时间序列预测的金融分析课程侧重于金融应用,而分析时间序列和序列数据专项课程则全面介绍了各种技术。
是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习时间序列分析:
如果您想继续学习,获得时间序列分析证书,或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要有效地学习 Time Series 分析,首先要选择一门与您当前的技能水平和学习目标相匹配的课程。仔细阅读课程材料,参与讨论,并完成实践项目以加强理解。使用真实数据集进行练习将帮助您应用理论概念,并建立对解析技能的信心。
要对员工进行时间序列分析方面的培训和技能提升,使用时间序列进行需求预测和用于业务预测的 Excel 时间序列模型等课程尤其有益。这些课程提供了可直接应用于业务环境的实用技能,提高了员工在数据驱动决策方面的能力。