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机器学习精准销售时间序列预测

面向人群:统计专业学生,数据分析工作者,需提升竞争力、工作效率的职场人士,如从事产品、运营、市场、财务、人事等

65 人已参加

关于课程

对于零售行业来说,预测几乎是商业智能(BI)研究的终极问题,单纯从机器学习的角度来说,做到精准预测很容易,但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。

如今DT(Data technology)时代,数据变得越来越重要,其核心应用”预测“也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。

《机器学习精准销售时间序列预测》以问题导向的方式教学R语言进行销售时间序列预测。从数据获取和清理开始,有目的的进行探索性分析建模与可视化。让数据从生涩的资料,摇身成为有温度的故事。


您将学到什么

学习和应用R语言中的数据分析和挖掘。
包含以下内容:

机器学习方法

  • 原理
  • 案例

R编程

  • 建模分析
  • 结果可视化

分析应用

  • 结果解释
  • 模型运用

课程安排

章节

1

介绍

  • 课程介绍 7分钟

可浏览视频

  • 分析大纲[PPT] 5分钟

章节

2

模型概念

  • 什么是销量预测 8分钟
  • 自回归移动平均模型 15分钟
  • 随机森林模型 12分钟
  • 支持向量回归 12分钟
  • 销量预测模型概念[PPT] 5分钟

章节

3

R语言实践

  • 代码和数据[R,Excel] 5分钟
  • 数据读取和预处理 5分钟
  • 建立模型和调试参数 15分钟
  • 结果预测和比较 8分钟


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七月, 2017 – 如今DT(Data technology)时代,数据变得越来越重要,其核心应用”预测“也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。


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20203月 –从数据获取和清理开始,有目的的进行探索性分析与可视化。让数据从生涩的资料,摇身成为有温度的故事。

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讲师

Tom

BAT资深数据挖掘工程师,拥有多年实战经验,大型数据挖掘项目负责人。

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