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课程培训
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预测分析（时间序列/回归模型）培训课程
预测分析（时间序列/回归模型）培训课程培训对象数据分析师、数据科学家、业务预测人员、运营策略人员、需要利用历史数据预测未来趋势的技术人员。 培训目标掌握预测分析的核心方法和建模流程，能够运用时间序列模型进行销量、流量等指标的预测，运用回归模型分析变量间的因果关系，理解模型评估与优化的方法，为业务决策提供量化依据。 培训内容一、预测分析概述：预测在业务中的应用场景（销量预测、用户流失预测、流量预测），预测的精度与业务价值权衡。 二、数据预处理：异常值识别与处理，缺失值填充方法，数据平稳化处理（差分、对数变换），季节性与趋势性分解。 三、时间序列基础概念：时间序列的四个成分（趋势、季节、周期、随机），自相关与偏自相关函数（ACF/PACF）解读。 四、移动平均与指数平滑：简单移动平均、加权移动平均，一次指数平滑、二次指数平滑（Holt）、三次指数平滑（Holt-Winters）的原理与实现。 五、ARIMA模型：自回归（AR）模型原理，移动平均（MA）模型原理，差分整合移动平均自回归（ARIMA）模型的阶数确定与建模流程。 六、季节ARIMA模型（SARIMA）：季节性时间序列的处理方法，SARIMA模型的参数设置，季节性周期识别。 七、回归分析基础：相关关系与因果关系的区别，线性回归的基本假设，一元线性回归与多元线性回归。 八、逻辑回归模型：二分类问题的建模原理，逻辑函数（Sigmoid）的意义，模型输出概率的解释与应用。 九、特征工程：特征筛选方法（过滤法、包装法、嵌入法），特征变换（离散化、标准化、归一化），交互特征构造。 十、模型评估方法：回归模型的评估指标（MAE、MSE、RMSE、MAPE），分类模型的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1值、AUC-ROC）。 十一、过拟合与欠拟合：过拟合的表现与危害，正则化方法（L1、L2），交叉验证（K折交叉验证），模型泛化能力提升。 十二、预测案例实战：某零售企业销量预测项目（时间序列），某银行用户流失预测项目（逻辑回归），从数据探索到模型部署的全流程演练。
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