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課程培訓(xùn)
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預(yù)測分析（時(shí)間序列/回歸模型）培訓(xùn)課程
預(yù)測分析（時(shí)間序列/回歸模型）培訓(xùn)課程培訓(xùn)對象數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)預(yù)測人員、運(yùn)營策略人員、需要利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來趨勢的技術(shù)人員。 培訓(xùn)目標(biāo)掌握預(yù)測分析的核心方法和建模流程，能夠運(yùn)用時(shí)間序列模型進(jìn)行銷量、流量等指標(biāo)的預(yù)測，運(yùn)用回歸模型分析變量間的因果關(guān)系，理解模型評(píng)估與優(yōu)化的方法，為業(yè)務(wù)決策提供量化依據(jù)。 培訓(xùn)內(nèi)容一、預(yù)測分析概述：預(yù)測在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景（銷量預(yù)測、用戶流失預(yù)測、流量預(yù)測），預(yù)測的精度與業(yè)務(wù)價(jià)值權(quán)衡。 二、數(shù)據(jù)預(yù)處理：異常值識(shí)別與處理，缺失值填充方法，數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理（差分、對數(shù)變換），季節(jié)性與趨勢性分解。 三、時(shí)間序列基礎(chǔ)概念：時(shí)間序列的四個(gè)成分（趨勢、季節(jié)、周期、隨機(jī)），自相關(guān)與偏自相關(guān)函數(shù)（ACF/PACF）解讀。 四、移動(dòng)平均與指數(shù)平滑：簡單移動(dòng)平均、加權(quán)移動(dòng)平均，一次指數(shù)平滑、二次指數(shù)平滑（Holt）、三次指數(shù)平滑（Holt-Winters）的原理與實(shí)現(xiàn)。 五、ARIMA模型：自回歸（AR）模型原理，移動(dòng)平均（MA）模型原理，差分整合移動(dòng)平均自回歸（ARIMA）模型的階數(shù)確定與建模流程。 六、季節(jié)ARIMA模型（SARIMA）：季節(jié)性時(shí)間序列的處理方法，SARIMA模型的參數(shù)設(shè)置，季節(jié)性周期識(shí)別。 七、回歸分析基礎(chǔ)：相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系的區(qū)別，線性回歸的基本假設(shè)，一元線性回歸與多元線性回歸。 八、邏輯回歸模型：二分類問題的建模原理，邏輯函數(shù)（Sigmoid）的意義，模型輸出概率的解釋與應(yīng)用。 九、特征工程：特征篩選方法（過濾法、包裝法、嵌入法），特征變換（離散化、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化），交互特征構(gòu)造。 十、模型評(píng)估方法：回歸模型的評(píng)估指標(biāo)（MAE、MSE、RMSE、MAPE），分類模型的評(píng)估指標(biāo)（準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值、AUC-ROC）。 十一、過擬合與欠擬合：過擬合的表現(xiàn)與危害，正則化方法（L1、L2），交叉驗(yàn)證（K折交叉驗(yàn)證），模型泛化能力提升。 十二、預(yù)測案例實(shí)戰(zhàn)：某零售企業(yè)銷量預(yù)測項(xiàng)目（時(shí)間序列），某銀行用戶流失預(yù)測項(xiàng)目（邏輯回歸），從數(shù)據(jù)探索到模型部署的全流程演練。
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