Formation Forecasting with R
Forecasting avec R est conçu pour aider les participants à automatiser les processus de prévision en utilisant des modèles statistiques et le langage de programmation R. Le cours couvre des techniques de prévision clés, notamment les modèles ARIMA, la méthode de lissage exponentiel et l'utilisation du puissant package ‘forecast’ dans R.
Cette formation en direct dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données intermédiaires et aux professionnels d'affaires qui souhaitent effectuer des prévisions de séries chronologiques et automatiser les flux de travail d'analyse de données à l'aide de R.
À la fin de cette formation, les participants pourront :
- Comprendre les fondamentaux des techniques de prévision en R.
- Appliquer la méthode de lissage exponentiel et les modèles ARIMA pour l'analyse de séries chronologiques.
- Utiliser le package ‘forecast’ pour générer des modèles de prévision précis.
- Automatiser les flux de travail de prévision pour des applications commerciales et de recherche.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreuses exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Plan du cours
Forecasting avec R
- Introduction à Forecasting
- Lissage exponentiel
- Modèles ARIMA
- Le package forecast
Package 'forecast'
- accuracy
- Acf
- arfima
- Arima
- arima.errors
- auto.arima
- bats
- BoxCox
- BoxCox.lambda
- croston
- CV
- dm.test
- dshw
- ets
- fitted.Arima
- forecast
- forecast.Arima
- forecast.bats
- forecast.ets
- forecast.HoltWinters
- forecast.lm
- forecast.stl
- forecast.StructTS
- gas
- gold
- logLik.ets
- ma
- meanf
- monthdays
- msts
- na.interp
- naive
- ndiffs
- nnetar
- plot.bats
- plot.ets
- plot.forecast
- rwf
- seasadj
- seasonaldummy
- seasonplot
- ses
- simulate.ets
- sindexf
- splinef
- subset.ts
- taylor
- tbats
- thetaf
- tsdisplay
- tslm
- wineind
- woolyrnq
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compétences mathématiques et statistiques de base
- Programming dans n'importe quelle langue est recommandée mais non nécessaire
Public cible
- Analystes de données
- Professionnels de l'intelligence Business
- Statisticiens et chercheurs impliqués dans des projets de prévision
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Demande d'informations consulting
Nos clients témoignent (5)
connaissance du formateur, sur mesure, tous les sujets sont couverts
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Traduction automatique
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Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
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