Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Tương quan và tự tương quan
Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu về khái niệm tương quan và tự tương quan cho chuỗi thời gian. Tương quan mô tả mối quan hệ giữa hai chuỗi thời gian, còn tự tương quan mô tả mối quan hệ của một chuỗi với các giá trị trong quá khứ của chính nó.
- Giới thiệu khóa học50 XP
- Một ứng dụng "mỏng" của chuỗi thời gian100 XP
- Gộp chuỗi thời gian với các ngày khác nhau100 XP
- Tương quan giữa hai chuỗi thời gian50 XP
- Tương quan giữa cổ phiếu và trái phiếu100 XP
- Đĩa bay không tương quan với thị trường bay bổng100 XP
- Hồi quy tuyến tính đơn50 XP
- Xem R-Squared của một mô hình hồi quy100 XP
- Khớp hệ số tương quan với kết quả hồi quy50 XP
- Tự tương quan50 XP
- Một chiến lược phổ biến dựa trên tự tương quan100 XP
- Lãi suất có tự tương quan không?100 XP
2
Một số chuỗi thời gian đơn giản
Trong chương này, bạn sẽ học về một số mô hình chuỗi thời gian đơn giản, bao gồm nhiễu trắng và bước đi ngẫu nhiên.
3
Mô hình tự hồi quy (AR)
Trong chương này, bạn sẽ học về các mô hình tự hồi quy, hay AR, cho chuỗi thời gian. Những mô hình này sử dụng các giá trị quá khứ của chuỗi để dự đoán giá trị hiện tại.
4
Mô hình trung bình trượt (MA) và ARMA
Trong chương này, bạn sẽ học về một loại mô hình khác: mô hình trung bình trượt, hay MA. Bạn cũng sẽ thấy cách kết hợp các mô hình AR và MA thành một mô hình ARMA mạnh mẽ.
5
Tổng hợp kiến thức
Chương này sẽ hướng dẫn bạn mô hình hóa đồng thời hai chuỗi bằng các mô hình đồng liên kết. Sau đó, bạn sẽ kết thúc bằng một nghiên cứu tình huống với chuỗi thời gian dữ liệu nhiệt độ ở Thành phố New York.
Phân tích chuỗi thời gian với Python
Hoàn
thành khóa học
