時(shí)間序列分析：Prophet/LSTM預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)對(duì)象： 數(shù)據(jù)分析師、預(yù)測(cè)算法工程師、供應(yīng)鏈/金融/運(yùn)維領(lǐng)域的時(shí)序預(yù)測(cè)從業(yè)者。
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培訓(xùn)目標(biāo)：
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理解時(shí)間序列的基本概念（趨勢(shì)、季節(jié)性、周期、噪聲）。
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掌握Prophet模型的使用和調(diào)優(yōu)方法。
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能夠使用LSTM等深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)。
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具備多步預(yù)測(cè)和模型評(píng)估能力。
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培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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一、 時(shí)間序列基礎(chǔ)與分解： 理解時(shí)間序列的組成部分（趨勢(shì)、季節(jié)性、殘差），使用STL分解進(jìn)行成分分離。
二、 平穩(wěn)性與差分處理： 理解平穩(wěn)性概念，使用ADF檢驗(yàn)判斷序列平穩(wěn)性，應(yīng)用差分使其平穩(wěn)。
三、 自相關(guān)與偏自相關(guān)分析： 使用ACF和PACF圖識(shí)別序列的自相關(guān)結(jié)構(gòu)，為ARIMA模型定階。
四、 ARIMA模型實(shí)戰(zhàn)： 建立ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，使用auto_arima自動(dòng)選擇最優(yōu)參數(shù)，評(píng)估預(yù)測(cè)效果。
五、 Prophet模型原理： 了解Facebook Prophet的分解式模型結(jié)構(gòu)，理解其處理節(jié)假日和突變點(diǎn)的機(jī)制。
六、 Prophet使用與調(diào)優(yōu)： 使用Prophet擬合時(shí)序數(shù)據(jù)，添加節(jié)假日效應(yīng)，調(diào)整季節(jié)性和趨勢(shì)參數(shù)。
七、 Prophet異常檢測(cè)： 利用Prophet預(yù)測(cè)區(qū)間識(shí)別異常點(diǎn)，監(jiān)控業(yè)務(wù)指標(biāo)異常波動(dòng)。
八、 LSTM時(shí)序預(yù)測(cè)原理： 理解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何處理時(shí)序依賴，構(gòu)建LSTM模型進(jìn)行單步預(yù)測(cè)。
九、 LSTM多步預(yù)測(cè)策略： 實(shí)現(xiàn)直接多步預(yù)測(cè)、遞歸多步預(yù)測(cè)和多輸出預(yù)測(cè)，對(duì)比效果。
十、 特征工程與時(shí)序嵌入： 構(gòu)建時(shí)間特征（小時(shí)、星期、月份）、滯后特征和滾動(dòng)統(tǒng)計(jì)特征提升預(yù)測(cè)精度。
十一、 模型評(píng)估與對(duì)比： 使用MAE、RMSE、MAPE等指標(biāo)評(píng)估模型，對(duì)比傳統(tǒng)方法與深度學(xué)習(xí)方法的效果。
十二、 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：業(yè)務(wù)指標(biāo)預(yù)測(cè)系統(tǒng)： 針對(duì)具體業(yè)務(wù)（銷量預(yù)測(cè)、流量預(yù)測(cè)、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)）開(kāi)發(fā)完整的時(shí)序預(yù)測(cè)系統(tǒng)。
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服務(wù)特點(diǎn)：
海量專家資源，精準(zhǔn)匹配相關(guān)行業(yè)，相關(guān)項(xiàng)目專家，針對(duì)實(shí)際需求，顧問(wèn)式咨詢，互動(dòng)式授課，案例教學(xué)，小班授課，實(shí)際項(xiàng)目演示，快捷高效，省時(shí)省力省錢。
專家力量：
中國(guó)科學(xué)院軟件研究所，計(jì)算研究所高級(jí)研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
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