À l'issue de ce cours, les apprenants seront en mesure de définir les principes fondamentaux de la prévision, de classer les méthodes de prévision, d'appliquer des techniques de régression et de décomposition, et de mettre en œuvre des modèles avancés tels que ARIMA et SARIMA pour prédire avec précision les données dépendantes du temps. Ce cours complet fournit aux participants les outils nécessaires pour relever les défis de la prévision dans le monde réel à l'aide de R. En commençant par les fondements de la prévision analytique des entreprises, les apprenants exploreront les méthodes, les étapes et les pièges courants avant de passer aux applications pratiques des modèles de prévision simples. Le cours aborde ensuite les prévisions basées sur la régression, couvrant la régression simple, multiple et non linéaire, tout en intégrant des prédicteurs et des variables décalées pour une analyse plus fiable des séries chronologiques. Enfin, les apprenants acquerront une expertise pratique du lissage exponentiel, de la modélisation ARIMA et ARIMA saisonnière, soutenue par les diagnostics ACF et PACF. Ce qui rend ce cours unique, c'est sa progression pas à pas des bases aux prévisions avancées, son utilisation pratique de R pour la mise en œuvre, et l'accent mis à la fois sur l'interprétabilité et la précision. A l'issue de ce programme, les apprenants seront prêts à concevoir des solutions de prévision robustes qui amélioreront la prise de décision dans les domaines de l'entreprise, de la finance, des opérations et autres.

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

Instructeur : EDUCBA
Inclus avec
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
11 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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