Wprowadzenie do R z analizą szeregów czasowych

Opis

Szkolenie łączy wprowadzenie do programowania w R z praktycznym zastosowaniem w analizie szeregów czasowych. Program obejmuje zarówno podstawy języka R, jak i zaawansowane techniki analizy danych czasowych. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne uczą się przetwarzać, analizować i prognozować dane temporalne. Zajęcia prowadzone są z wykorzystaniem rzeczywistych zbiorów danych biznesowych i finansowych.

Profil uczestnika

• Analitycy finansowi
• Specjaliści ds. prognozowania
• Analitycy biznesowi
• Ekonometrycy
• Specjaliści ds. planowania
• Analitycy rynku
• Pracownicy działów controlingu

Agenda

1. Podstawy programowania w R
• Struktury danych i operacje
• Importowanie i eksport danych
• Przekształcanie danych
• Wizualizacja podstawowa
2. Analiza szeregów czasowych
• Struktura szeregów czasowych
• Dekompozycja szeregów
• Wygładzanie i filtracja
• Identyfikacja wzorców
3. Modelowanie szeregów
• Modele ARIMA
• Modele sezonowe
• Modele regresyjne z czasem
• Diagnostyka modeli
4. Prognozowanie
• Metody prognozowania
• Ocena jakości prognoz
• Przedziały ufności
• Wizualizacja prognoz

Korzyści

Uczestnik rozwinie praktyczne umiejętności w zakresie analizy i prognozowania szeregów czasowych w R. Zdobędzie kompetencje pozwalające na samodzielne prowadzenie projektów analitycznych wykorzystujących dane temporalne. Nabędzie wiedzę umożliwiającą tworzenie i ocenę modeli prognostycznych. Pozna metody efektywnej wizualizacji danych czasowych i prognoz. Będzie potrafił identyfikować i interpretować wzorce w szeregach czasowych. Rozwinie umiejętność komunikowania wyników analiz czasowych różnym grupom odbiorców.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość statystyki
• Doświadczenie w analizie danych
• Rozumienie koncepcji szeregów czasowych
• Logiczne myślenie analityczne

Zagadnienia

• Programowanie w R
• Szeregi czasowe
• Dekompozycja szeregów
• Modele ARIMA
• Prognozowanie
• Analiza sezonowości
• Wizualizacja danych czasowych
• Walidacja prognoz
• Modelowanie trendu
• Filtracja danych
• Identyfikacja wzorców
• Przedziały ufności

Poznaj naszą firmę