Zeitreihen mithilfe von ARIMA modellieren
zukünftige Werte von Zeitreihen vorhersagen
verstehen, warum Zeitreihenmodelle und deren Methodiken ein wichtiges Werkzeug für jeden Data Scientist sind
In diesem zweistündigen Projekt wirst du eine gründliche Analyse einer Zeitreihe mithilfe eines ARIMA-Modells durchführen. Dieses Projekt erklärt die grundlegenden Konzepte von Zeitreihenanalyse und illustriert dies praktisch in RStudio. Wir beschreiben die Arten von Zeitreihen und ihre verschiedenen Komponenten. Das Projekt deckt ab, wie man diagnostische Tests durchführt, um die grundlegenden Vorraussetzungen für ARIMA-Modelle zu testen. Schließlich leiten wir das beste Modell ab, um zukünftige Werte vorherzusagen. Wir werden gemeinsam die grundlegenden Pakete und Funktionen in R durchgehen, um Zeitreihenanalyse einfach zu machen. Du benötigst für dieses Projekt keine Vorkenntnisse! Wir werden alles Schritt für Schritt erklären. Am Ende dieses Projektes wirst du in der Lage sein, eine Zeitreihe systematisch zu analysieren, die Vorraussetzungen für ein ARIMA-Modell zu prüfen, eine Zeitreihe mithilfe eines passenden ARIMA-Modells zu modellieren und daraus zukünftige Werte vorherzusagen.
Zeitreihen
Zeitreihenvorhersage
Zeitreihenmodelle
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Überblick über Zeitreihen
Zeitreihenkomponenten
Die Komponenten einer Zeitreihe kennen und extrahieren.
Voraussetzungen für ARIMA-Modelle
Modell trainieren
Vorhersagen erzeugen
Capstone Task (optional)
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.
Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.
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Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
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