Python业务预测模型和时间序列实训视频教程

欢迎来到有关 Python 预测模型的最激动人心的在线课程。我将展示你需要知道的一切，以了解现在和预测未来。

预测总是很性感 – 知道会发生什么通常会让人大跌眼镜并赢得钦佩。最重要的是，它是商业世界的基础。公司总是提供基于预测的收入增长和 EBIT 估计。谁在做他们？嗯，那可能是你！

为什么要注册这门课程？

您将了解模型背后的直觉，而无需过多关注数学

了解模型为何有意义以及其背后的基本假设至关重要。我将使用文字、图表和隐喻向您解释每个模型，尽量减少数学和希腊字母。

最具影响力的计量经济学技术的完整课程结构

本课程中的技术是我认为最有影响力、最新和最受追捧的技术：

• Holt-Winters
• TBATS
• SARIMAX
• TensorFlow Structural Time Series
• Facebook Prophet
• Facebook Prophet + XGBoost
• Ensemble approach

我们一行一行地一起编码

我将引导您完成每一步。我还将逐步解释您需要使用的所有参数和函数。

最后一个原因是你练习，练习，练习。

对于每种算法，都有一个挑战。这意味着每种技术都有 2 个案例研究。目标是立即应用所学。我给你一个数据集和一个你需要采取的行动列表来解决它。我认为这是真正巩固您所有技术的最佳方式。

MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English + srt | Duration: 123 lectures (8h 11m) | Size: 2.8 GB
Learn Holt-Winters, Arima, Sarimax, Tensorflow Time Series, Facebook Prophet, XGBoost for Demand Planning & Forecasting