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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/formacao-series-temporais-no-r-parte-14-visualizacao/
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**课程名称：** R语言时间序列分析（第一部分/四）：可视化 **课程概述：** 本系列课程将教授您掌握时间序列分析的强大技术，涵盖数据可视化、建模与预测。您将深入理解白噪声、随机游走等关键概念。整个系列共分为四个部分：数据可视化、ARIMA模型、统计预测及案例实践。 **第一部分：数据可视化** 在本部分课程中，您将学习如何利用R语言对时间序列数据进行直观的视觉分析。我们将介绍一套核心工具，帮助您深入理解数据特性。您将学会绘制单变量和多变量时间序列图。 **后续课程预告：** * **第二部分：ARIMA模型**：介绍时间序列分析的核心概念，如平稳性、趋势以及各种模型（白噪声、随机游走、AR、MA、ARMA等），并学习如何估计这些模型及其进行预测。 * **第三部分：统计预测**：探讨多种在时间序列分析中常用的统计预测方法。 * **第四部分：案例实践**：将所有学到的知识付诸实践，通过实际案例巩固可视化、建模和预测能力。 **学习目标：** 完成本系列课程后，您将不仅仅是一名听众，更能成为一名能够熟练在R语言中进行数据可视化、建模和预测的实践者。
Aprenda nessa senquencia de cursos de formação em séries temporais técnicas para: visualizar, modelar e prever os seus dados! Conceitos importantes como de ruídos brancos, passeios aleatórios e muito mais! Nesse pacote de cursos, iremos abordar 4 partes em sequência: Visualização dos dados, Modelagem ARIMA, Previsões estatística e estudos de casos para colocar em prática. No primeiro curso (Visualização de dados) aprenda como analisar visualmente no R com um conjunto disponibilizado, as principais ferramentas para entender seus dados. Plote gráficos de séries temporais univariadas e multivariadas!No segundo curso (Modelagem ARIMA) você verá os principais conceitos de series temporais: Estacionaridade, tendência e modelos (WN, RW, AR, MA, ARMA...) assim como estima-los e prever.No terceiro curso (Previsões) vamos abordar diversas formas de previsões estatísticas em séries temporais!No quarto curso (Estudo de caso) colocaremos tudo em prática! Para que você não saia da formação apenas como um ouvinte, mas também como alguém que sabe VISUALIZAR, MODELAR E PREVER os dados no R!
