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Time Series 分析课程

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。


热门时间序列分析课程和认证


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    D

    DeepLearning.AI

    序列、时间序列和预测

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    5156 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    The State University of New York

    实用时间序列分析

    您将获得的技能: 概率与统计, 时间序列分析和预测, 统计建模, 预测, 软件安装, 模型评估, R 语言程序设计(中文版), 描述性统计, 数据分析, 统计分析, 统计推理, 数学建模, 数据可视化, 相关性分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1739 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    专业模型:时间序列和生存分析

    您将获得的技能: 统计方法, Pandas(Python 软件包), 数据转换, 时间序列分析和预测, 预测, 降维, 模型评估, 深度学习, 无监督学习, 应用机器学习, Jupyter, 统计分析, 预测建模, 数据预处理

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    139 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Illinois Tech

    Introduction to Time Series

    您将获得的技能: Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Reporting, Forecasting, R Programming, Statistical Analysis, Statistical Modeling, Statistical Software, Regression Analysis, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Data Manipulation

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    新
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    L

    Logical Operations

    Excel: Statistical Analysis and Data Transformation

    您将获得的技能: Data Transformation, Microsoft Excel, Sampling (Statistics), Data Cleansing, Statistical Visualization, Data Analysis, Statistical Analysis, Data Integration, Data Import/Export, Microsoft Office, Microsoft 365, Productivity Software

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

    您将获得的技能: 数据操作, 数据整理, 数据科学, Pandas(Python 软件包), Scikit-learn (机器学习库), 数据导入/导出, Matplotlib, 模型评估, 回归分析, 散点图, 数据清理, 预测分析, 数据分析, Python 程序设计, 数据可视化, 预测建模, 探索性数据分析, 统计分析, 数据预处理, 数据管道

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    C

    Coursera

    Time Series Mastery: Forecasting with ETS, ARIMA, Python

    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

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
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    43 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 更高阶技能,新年优惠。

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    U

    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计:时间序列分析

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 统计建模, 预测, R 语言程序设计(中文版), R(软件), 模型评估, 回归分析, 贝叶斯统计, 统计推理, 数学建模, 数据分析, 统计分析

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    17 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Macquarie University

    用于商业预测的 Excel 时间序列模型

    您将获得的技能: Excel 公式, 微软Excel, 趋势分析, 统计可视化, 制图, 时间序列分析和预测, 预测, 数据展示, 模型评估, 预测建模, 工艺优化

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    SAS

    Analyzing Time Series and Sequential Data

    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, Advanced Analytics, Predictive Modeling, Data Transformation, Exploratory Data Analysis, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Regression Analysis, Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Bayesian Statistics, Statistical Modeling

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    R

    Rice University

    商业统计与分析

    您将获得的技能: 统计, 统计方法, Excel 公式, 微软Excel, 概率与统计, 数据展示, 统计建模, 制图, 回归分析, 描述性统计, 模型评估, 统计假设检验, 样本量的确定, 统计推理, 透视表和图表, 数据分析, 电子表格软件, 概率分布, 商业分析, 统计分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Statistics and Applied Data Analysis

    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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    46 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

与 time series analysis 相关的搜索

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applied time series analysis
1234…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 time series analysis 课程

  • 序列、时间序列和预测: DeepLearning.AI
  • 实用时间序列分析: The State University of New York
  • 专业模型:时间序列和生存分析: IBM
  • Introduction to Time Series: Illinois Tech
  • Excel: Statistical Analysis and Data Transformation: Logical Operations
  • 使用 Python 进行数据分析: IBM
  • Time Series Mastery: Forecasting with ETS, ARIMA, Python: Coursera
  • 贝叶斯统计:时间序列分析: University of California, Santa Cruz
  • 用于商业预测的 Excel 时间序列模型: Macquarie University
  • Analyzing Time Series and Sequential Data: SAS

您可以在 Probability And Statistics 中学到的技能

R 语言程序设计(中文版) (19)
推断 (16)
线性回归 (12)
统计分析 (12)
统计推断 (11)
回归分析 (10)
生物统计学 (9)
贝叶斯定理 (7)
逻辑回归 (7)
概率分布 (7)
贝叶斯统计 (6)
医学统计 (6)

关于 Time Series Analysis 的常见问题

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。‎

要想在时间序列分析方面取得优异成绩,您应该在统计学和数据分析方面打下坚实的基础。关键技能包括熟练掌握统计软件(如 R 或 Python)、了解时间序列模型(如 ARIMA 和 Exponential Smoothing)以及有效实现数据可视化的能力。熟悉机器学习技术和编程也能提高您的解析能力。‎

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:

  1. 免费预览 许多时间序列分析课程的第一个 Module。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

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。‎

时间序列分析课程涵盖的典型主题包括时间序列分解、趋势分析、季节变化、预测方法和模型评估技术。您还可以探索 ARIMA Modeling、Exponential Smoothing 和机器学习在时间序列数据中的应用等高级课题。‎

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。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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