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课程大纲 |
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掌握如何使用Python进行时间序列分析与建模工作
适用人群
机器学习，数据分析方向的同学们
课程简介
课程以Python为核心工具，使用Pandas库进行时间序列的预处理与分析。详解时间序列中最常用模型ARIMA原理以及其参数选择。对时间序列平稳性以及模型评估方法展开分析讨论，基于真实数据集进行时间序列建模与分析实战！
第1章Pandas时间序列处理
1-1课程简介
1-2Pandas生成时间序列数据
1-3Pandas数据重采样
1-4Pandas滑动窗口
第2章ARIMA模型
2-1数据平稳性与差分法
2-2ARIMA模型原理
2-3相关函数评估方法
2-4建立ARIMA模型
2-5参数选择
第3章fbprophet时间序列预测
3-1fbprophet股价预测任务概述
3-2时间序列分析
3-3fbprophet时间预测实例
3-4亚马逊股价趋势预测
3-5突变点调参
第4章案例实战
4-1股票预测案例
4-2使用tsfresh建立分类模型
4-3维基百科词条EDA
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