时间序列分析：Prophet/LSTM预测实战培训课程
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培训对象： 数据分析师、预测算法工程师、供应链/金融/运维领域的时序预测从业者。
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培训目标：
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培训内容介绍：
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一、 时间序列基础与分解： 理解时间序列的组成部分（趋势、季节性、残差），使用STL分解进行成分分离。
二、 平稳性与差分处理： 理解平稳性概念，使用ADF检验判断序列平稳性，应用差分使其平稳。
三、 自相关与偏自相关分析： 使用ACF和PACF图识别序列的自相关结构，为ARIMA模型定阶。
四、 ARIMA模型实战： 建立ARIMA模型进行预测，使用auto_arima自动选择最优参数，评估预测效果。
五、 Prophet模型原理： 了解Facebook Prophet的分解式模型结构，理解其处理节假日和突变点的机制。
六、 Prophet使用与调优： 使用Prophet拟合时序数据，添加节假日效应，调整季节性和趋势参数。
七、 Prophet异常检测： 利用Prophet预测区间识别异常点，监控业务指标异常波动。
八、 LSTM时序预测原理： 理解循环神经网络如何处理时序依赖，构建LSTM模型进行单步预测。
九、 LSTM多步预测策略： 实现直接多步预测、递归多步预测和多输出预测，对比效果。
十、 特征工程与时序嵌入： 构建时间特征（小时、星期、月份）、滞后特征和滚动统计特征提升预测精度。
十一、 模型评估与对比： 使用MAE、RMSE、MAPE等指标评估模型，对比传统方法与深度学习方法的效果。
十二、 实战项目：业务指标预测系统： 针对具体业务（销量预测、流量预测、电力负荷预测）开发完整的时序预测系统。
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