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Maîtriser les prévisions de séries chronologiques avec R : Analyser et prévoir

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Maîtriser les prévisions de séries chronologiques avec R : Analyser et prévoir

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Instructeur : EDUCBA

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Ce que vous apprendrez

  • Définir les principes fondamentaux de la prévision et classer les méthodes pour les données dépendantes du temps.

  • Appliquer la régression, la décomposition et le lissage exponentiel dans R.

  • Mettre en œuvre des modèles ARIMA et SARIMA avec des diagnostics ACF/PACF pour la précision.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
  • Catégorie : Prévisions
  • Catégorie : Analyse
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Business Analytics
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Analyse avancée
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Analyse prédictive
  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Analyse des tendances

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septembre 2025

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11 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 3 modules dans ce cours

Ce module présente aux apprenants les principes fondamentaux de la prévision dans le domaine de l'analytique commerciale. Il explique l'objectif et la portée des prévisions, explore les différentes méthodes de prévision et met en évidence les défis communs auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles prévoient les tendances futures. Les apprenants auront également un aperçu pratique des approches de prévision simples, des transformations et des techniques d'évaluation de la précision, construisant ainsi une base solide pour les modèles de prévision avancés.

Inclus

12 vidéos4 devoirs

Ce module explore comment les techniques de régression et les méthodes de décomposition peuvent être appliquées à la prévision des séries chronologiques. Les apprenants acquerront une compréhension approfondie de la régression simple, multiple et non linéaire, de l'utilisation de prédicteurs et de variables retardées, et des considérations uniques de la régression des séries chronologiques. Le module présente également des approches de décomposition pour séparer les séries chronologiques en composantes tendancielles, saisonnières, cycliques et irrégulières, aidant les apprenants à construire des modèles de prévision précis et interprétables en R.

Inclus

12 vidéos4 devoirs

Ce module se concentre sur les techniques avancées de prévision des séries chronologiques, y compris les modèles de lissage exponentiel, ARIMA et ARIMA saisonnier. Les apprenants exploreront les fondements théoriques et les applications pratiques des modèles autorégressifs et de moyenne mobile, comprendront le rôle de l'ACF et du PACF dans la sélection des modèles, et apprendront à traiter les données de séries temporelles saisonnières et non saisonnières. En maîtrisant ces méthodes avancées, les apprenants seront en mesure de construire des modèles de prévision robustes et précis en R qui traitent à la fois les fluctuations à court terme et les tendances saisonnières à long terme.

Inclus

8 vidéos3 devoirs

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