Тренды и классификации

Содержание курса

Каждый модуль посвящён отдельному классу задач и завершается тестом. В конце курса вы пройдёте итоговое тестирование и выполните практический проект на данных компании «2ГИС».

• 5 модулей
• 28 тем
• 10 часов

• Введение: структура и содержание курса

  Узнаете, как устроен курс, и познакомитесь с данными, с которыми вы будете работать.

• Анализ временных рядов

  Разберётесь с понятием временного ряда — рассмотрите такие его компоненты, как тренд, сезонность и остатки. Узнаете, как разложить временной ряд на составляющие, поймёте, как и зачем выделять описанные компоненты. Научитесь выявлять выбросы в данных и на практике разложите временной ряд на трендовую составляющую, сезонную компоненту и остатки с помощью R.

  • Понятие временных рядов.
  • Тренд.
  • Сезонность.
  • STL-разложение.
  • Поиск выбросов.
  • Тренд, сезонность, STL. Практика в R.

• Прогноз временных рядов

  Научитесь не только анализировать, но и прогнозировать временные ряды. Рассмотрите авторегрессионную модель (AR) и сезонную авторегрессионную модель (SAR), которые пригодятся для решения задач прогнозирования. Познакомитесь с моделью скользящего среднего (MA-модель) — будете сглаживать выбросы и описывать данные. Объедините знания и узнаете о комбинации этих моделей (ARMA и ARIMA). Познакомитесь с адаптивными моделями и узнаете их основные виды. Построите прогноз временного ряда в R.

  • AR и MA.
  • ARMA и ARIMA.
  • Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание.
  • Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью.
  • Виды адаптивных моделей.
  • Следящий контроль. Модель Тригга — Лича.
  • Построение моделей временных рядов в R. Практика.

• Факторный анализ

  Разберёте идею и задачи факторного анализа и научитесь строить факторы с помощью метода главных компонент. Научитесь оценивать качество факторной модели, использовать построенные переменные для дальнейшего анализа. Построите факторную модель в SPSS.

  • Введение в факторный анализ.
  • Построение факторной модели.
  • Способы оценки качества факторной модели.
  • Пример построения факторной модели.
  • Факторы готовы: что дальше?
  • Факторный анализ в SPSS. Практика.