数据处理 | 基于机器学习的气象时序分析

随着机器学习和深度学习在时间序列领域的应用越来越广，时间序列预测学习也越来越受到重视，但是很多人不知道怎么深入学或者怎么去入门。

那这次，我邀请到了我的朋友—YY老师，和大家讲一讲时间序列预测的学习。

YY老师深耕时间序列预测领域超过5年，曾担任过全球top餐饮集团和top零售企业销量预测项目负责人，负责算法团队的招募和新人培养。

这个时间序列课程最吸引我的有2点——

01 定制化学习路线。适合从0——1学习，小白必备。

02 项目实战。因为时间序列预测学习不光是理论，还涉及到很多的项目实战，通过讲解和分析项目实战，可以彻底去掌握时间序列预测。

项目案例1

股价预测

项目背景：

在这个项目中，需要基于对历史股价的建模，挖掘股价数据中的潜在规律，从而准确预测第二天日间的股价。

项目案例2

零售商品销量预测

项目背景：

在这个项目中，我们需要为某个零售商预测未来一个月内每家店、每个商品的销量。

这套课程：开班直播+6节课+2次会议交流答疑，定价499元，我给大家申请到了特别优惠，仅限本号粉丝，优惠价格为0.99元！感兴趣的同学直接扫码购买，限50人，人满就恢复原价。

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购课之后一定要加课程老师约课哦~

以下为课程完整大纲

从0到1

入门时间序列预测

资深时间序列预测算法专家+经验提炼| 实战入门

课程内容

第一课：股价预测、零售预测背景介绍及时间序列预测概览

时间序列和时间序列预测的概念

时间序列预测的通用流程

构建时间序列预测模型的通用框架

时间序列预测方法分类

第二课：股价预测、零售预测数据探索及时间序列分析

时间序列可视化

自相关性、互相关性简介

周期性、趋势性简介

时间序列常用分析方法

股价时序数据和零售时序数据分析

第三课：股价时间序列预测及经典时间序列预测算法

指数平滑算法（exponential smoothing）

ARIMA算法

Prophet算法

股价时序预测实践

第一次导师互动：交流答疑

第四课：零售时序预测及基于机器学习的时间序列预测算法

如何构建训练集和测试集样本

常见时序数据特征工程介绍

特征的选择和降维

特征工程的可视化技巧

零售时序预测实践

第五课：深度学习用于时序预测导论（进阶课程）

神经网络算法简介

基于RNN的时序预测算法

基于CNN的时序预测算法

利用深度学习预测股价和零售

第六课：时间序列预测实用窍门（进阶课程）

如何预测多层级时间序列

在不同的时间颗粒度上怎么预测（分钟别、小时别、天别、周别、月别）

正整数型序列如何预测

特别长和特别短的序列如何预测

异常值和缺失值如何处理

第二次导师互动：交流答疑

主讲老师—YY老师

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