简介
随着亚洲地区企业和经济的迅速发展，对高级分析技能的需求比以往任何时候都更加迫切。时间序列分析已成为希望预测趋势、优化运营并推动创新的企业的重要工具。尤其是借助 Google Colab 等平台开展时间序列分析，具备良好的可扩展性和可访问性，已成为该地区数据科学家和分析师不可或缺的利器。
商业价值
投资于时间序列分析培训能为组织带来可衡量的回报。通过让团队掌握预测市场走势和客户行为的能力，企业可以显著提升决策水平。对于人力资源经理而言，这意味着打造能够推动战略举措的团队，最终在充满活力的亚洲市场中提升盈利能力和竞争优势。
课程目标
- 理解时间序列分析的基础概念及其应用。
- 学习如何高效使用 Google Colab 开展分析。
- 掌握对随时间变化数据进行预测与建模的技能。
- 将时间序列技术应用于真实业务场景。
- 熟练掌握时间序列分析所需的关键 Python 库。
课程大纲
模块 1：时间序列简介
本模块涵盖时间序列的基础知识，包括趋势、季节性和噪声等组成部分。学员将学习识别不同类型的时间序列数据，并理解其在商业场景中的意义。
模块 2：设置 Google Colab
学员将学习搭建与使用 Google Colab，这是一款用于协作式数据分析的强大工具。本模块将重点讲解库的集成与数据文件的高效管理。
模块 3：时间序列分解
本模块深入讲解将时间序列分解为趋势、季节性和残差等部分。提供基于真实数据集的动手练习，以确保对相关概念的掌握。
模块 4：预测模型
探索多种预测模型，例如 ARIMA、SARIMA 和指数平滑。本模块包含实践练习，使用 Python 构建并验证模型。
模块 5：高级主题与案例研究
学员将学习时间序列分析的高级主题，如基于机器学习的方法，并通过案例研究了解这些技术在商业中的实际应用。
教学方法
本课程采用互动式教学，将理论讲解与实践练习相结合。学员将参与小组讨论、上机实验与真实案例研究，以巩固所学并高效应用相关概念。
适合人群
本课程面向希望提升分析能力的数据科学家、业务分析师和 IT 专业人士。同样适合希望利用数据驱动洞见制定业务战略的管理者与决策者。
常见问题
需要哪些前置知识？ 建议具备 Python 和统计学的基础知识。
课程如何安排授课？ 课程通过在线互动课程与实践实验进行。
课程时长是多少？ 课程为期 4 周，每周 2 次课程。
是否提供结业证书？ 是的，成功完成课程的学员将获得证书。