Cómo la previsión de series temporales puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones

Resumen

Descubra ideas prácticas sobre la previsión de series temporales para decisiones empresariales, incluyendo la importancia de la calidad de los datos, los beneficios del análisis exploratorio de datos (EDA), las consideraciones sobre la selección de modelos, las relaciones entre múltiples series y los desafíos de monitoreo.

Programa de estudio

• Introducción a la Predicción de Series Temporales
Visión general y definición de series temporales
Importancia de la predicción de series temporales en los negocios
• Calidad de Datos y Preprocesamiento
Importancia de la calidad de datos en la predicción
Técnicas para limpiar y preprocesar datos de series temporales
Manejo de datos faltantes y valores atípicos
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA) para Series Temporales
Visualización de datos de series temporales
Identificación de tendencias, estacionalidad y patrones cíclicos
Comprensión de funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial
• Selección de Modelos en la Predicción de Series Temporales
Descripción general de modelos de series temporales: ARIMA, Suavización Exponencial, etc.
Criterios para seleccionar modelos adecuados
Validación de modelos y métricas de desempeño
• Predicción Multiserie y Jerárquica
Manejo de múltiples series temporales simultáneamente
Predicción de series agregadas y desagregadas
Relaciones y dependencias entre series
• Monitoreo y Actualización de Modelos de Predicción
Importancia del monitoreo del rendimiento de la predicción
Técnicas para la actualización y recalibración de modelos
Manejo del desvío de modelos y cambios de datos a lo largo del tiempo
• Desafíos y Mejores Prácticas
Desafíos comunes en la predicción de series temporales
Desarrollo de procesos de predicción robustos
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
• Conclusión y Tendencias Futuras
Resumen de ideas clave
Tendencias y tecnologías emergentes en la predicción de series temporales para decisiones empresariales

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Asignaturas

Ciencia de Datos