Centrum Szkoleniowe SPSS
///
ST3b - Analiza szeregów czasowych i prognozowanie.
Cel kursu
Jest to szkolenie zaawansowane, pokazujące w praktyce jak korzystać z technik przeznaczonych do analizy szeregów czasowych. W szczególności mogą się przydać, gdy jako analitycy jesteśmy odpowiedzialni za dostarczenie prognoz na kolejny okres, a jednocześnie mamy dane historyczne za wcześniejsze miesiące, tygodnie. Metody te w łatwy sposób uchwycą zjawisko sezonowości, dopasują się do trendu, wychwycą efekt zdarzeń jednostkowych lub efekt wcześniejszych działań marketingowych. Czy nie dokładnie takiej techniki potrzebuje analityk, od którego wymaga się zaprognozowania poziomu sprzedaży w kolejnym tygodniu? Czy poziom zużycia prądu w gospodarstwach indywidualnych w danym dniu nie zależy jednocześnie od pory roku, dnia tygodnia, występowania święta, prognozowanej temperatury? Jak z jednej strony wypracować sobie odpowiednie podejście do każdej z technik, aby nie wywiodła nas na manowce, z drugiej strony umiejętnie polepszać prognozy w szczególności, gdy wykonujemy ich bardzo dużo? Taka wiedza i biegłość może okazać się bardzo cenna także dla osób zlecających prognozy.
Profil uczestnika
Szkolenie adresowane jest do analityków, osób, które chcą analizować zmienność zjawisk w czasie. Aby w pełni skorzystać z zalet szkolenia dobrze jest posiadać podstawy obsługi programu IBM SPSS Statistics oraz wiedzę z zakresy wielowymiarowej analizy danych.
Umiejętności zdobywane podczas kursu
- Wiedza z zakresu diagnostyki danych za pomocą właściwych statystyk oraz różnych metod wizualizacji
- Umiejętność budowy prognoz za pomocą technik wygładzania wykładniczego oraz metody ARIMA
- Umiejętność uwzględniania w budowanych modelach sezonowości oraz dodatkowych zmiennych
- Ocena jakości budowanych prognoz
- Zapoznanie ze sposobami aktualizacji budowanych prognoz
Program zajęć
- Predykcja – wprowadzenie.
- Proste metody analizy zmienności w czasie.
- Analiza szeregów czasowych – wprowadzenie. Prognozowanie i symulacja na podstawie liniowego modelu ekonometrycznego.
- Funkcje trendu jako szczególny przypadek modelu ekonometrycznego.
- Model addytywny i multiplikatywny wahań sezonowych.
- Modele ARIMA – prognozowanie.
- Metody wyrównywania wykładniczego – prognozowanie.
Polecane kursy uzupełniające
Dla zainteresowanych analizą predykcyjną z użyciem sieci neuronowych i drzew decyzyjnych:
Porozmawiaj o szkoleniach
Zadzwoń: 797 727 090