Maîtrisez les principes et la pratique de la prévision de séries chronologiques avec R et acquérez les compétences nécessaires pour analyser des données historiques et générer des prévisions fiables. Ce cours vous propose un parcours d'apprentissage structuré, qui commence par les fondamentaux de la prévision dans le domaine de l'analyse de données d'entreprise avant d'aborder la régression, la décomposition et les modèles de prévision avancés.

Vous apprendrez à distinguer les méthodes de prévision qualitatives des méthodes quantitatives, à appliquer des techniques de prévision simples, à évaluer la précision des prévisions et à relever les défis courants liés à la prévision. Au fur et à mesure de votre progression, vous utiliserez la régression simple, multiple et non linéaire, intégrerez des variables prédictives et des variables décalées, et décomposerez les séries chronologiques en composantes de tendance, saisonnières, cycliques et irrégulières afin de créer des modèles de prévision plus faciles à interpréter. Le cours se termine par des techniques avancées, notamment le lissage exponentiel, les modèles ARIMA et SARIMA (ARIMA saisonnier), tout en utilisant les diagnostics ACF et PACF pour faciliter la sélection et la mise en œuvre efficaces des modèles dans R. Conçu pour les apprenants qui souhaitent renforcer leurs compétences en matière de prévision, ce cours combine des concepts fondamentaux et une mise en œuvre pratique dans R grâce à un parcours logique et progressif, étape par étape. À l’issue de ce cours, vous serez en mesure de sélectionner les méthodes de prévision appropriées, de construire et d’évaluer des modèles de prévision de séries chronologiques, et de développer des solutions de prévision précises qui facilitent la prise de décision fondée sur les données dans un large éventail d’applications professionnelles.