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Time Series Analysis Seminar


Time Series Analysis Seminar

Über diesen Kurs:

Der Kurs "Time Series Analysis Seminar" bietet eine Einführung in die Grundlagen der Zeitreihenanalyse. Zeitreihen sind Daten, die sich im Laufe der Zeit verändern, wie zum Beispiel Aktienkurse, Wetterdaten oder Verkaufszahlen. In diesem Kurs lernen Sie, wie man Zeitreihen analysiert, um Muster und Trends zu identifizieren, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen auf Grundlage von Daten zu treffen.

Der Kurs richtet sich an Studierende, die ein grundlegendes Verständnis von Statistik und Datenanalyse haben. Es werden keine Vorkenntnisse in Zeitreihenanalyse vorausgesetzt, jedoch sollten Sie bereits mit grundlegenden statistischen Konzepten wie Mittelwert, Standardabweichung und Korrelation vertraut sein.

In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Methoden und Techniken der Zeitreihenanalyse kennen, wie z.B. die Glättungstechniken, ARIMA-Modelle und die Bewertung von Prognosen. Sie werden auch praktische Fähigkeiten entwickeln, indem Sie an realen Fallstudien arbeiten und mit Hilfe von Software Zeitreihendaten analysieren und interpretieren.

Warum Menschen diesen Kurs kaufen:

  • Sie möchten lernen, wie man Zeitreihen analysiert, um bessere Entscheidungen zu treffen.
  • Sie möchten Ihr Wissen über Statistik und Datenanalyse erweitern.
  • Sie möchten in der Lage sein, Trends und Muster in Zeitreihen zu erkennen und Prognosen zu treffen.
  • Sie möchten praktische Fähigkeiten entwickeln, um Zeitreihendaten zu analysieren und zu interpretieren.
  • Sie möchten eine Einführung in die Zeitreihenanalyse erhalten, um später in weiterführenden Kursen oder Projekten tiefer in das Thema einzusteigen.

Wenn Sie an der Analyse von Zeitreihen interessiert sind und Ihr Wissen in diesem Bereich erweitern möchten, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Melden Sie sich jetzt an und lernen Sie, wie Sie Zeitreihen analysieren und nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen!

Course outline
  • Einführung in Zeitreihenanalyse
  • Zeitreihenkomponenten und -muster
  • Zeitreihenvorhersage und Glättung
  • Stationarität und Autokorrelation
  • Autoregressive Modelle
  • Moving Average Modelle
  • ARMA-Modelle und ARIMA-Modellierung
  • Saisonale Zeitreihenanalysen
  • Zeitreihenprognose mit Exponential Smoothing
  • Zeitreihenanalyse mithilfe von Regressionsmodellen
  • Zeitreihenanalyse mit Fourier-Transformation
  • Zeitreihenclustering und Segmentierung
  • Zeitreihenanalyse für Finanzdaten
  • Multivariate Zeitreihenanalyse
  • Fallstudien und Anwendungen in der Zeitreihenanalyse
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