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)
In a video that plays in a split-screen with your work area, your instructor will walk you through these steps:
Überblick über Zeitreihen
Zeitreihenkomponenten
Die Komponenten einer Zeitreihe kennen und extrahieren.
Voraussetzungen für ARIMA-Modelle
Modell trainieren
Vorhersagen erzeugen
Capstone Task (optional)
Your workspace is a cloud desktop right in your browser, no download required
In a split-screen video, your instructor guides you step-by-step
By purchasing a Guided Project, you'll get everything you need to complete the Guided Project including access to a cloud desktop workspace through your web browser that contains the files and software you need to get started, plus step-by-step video instruction from a subject matter expert.
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You'll learn by doing through completing tasks in a split-screen environment directly in your browser. On the left side of the screen, you'll complete the task in your workspace. On the right side of the screen, you'll watch an instructor walk you through the project, step-by-step.
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