Previsioni di Serie Storiche con Medie Mobili in Python

Comprendere i trend storici è essenziale per fare previsioni future informate. Le previsioni di serie storiche ti permettono di estrarre pattern significativi dai dati sequenziali per guidare decisioni strategiche. In questo corso basato su testo, passerai da principiante a professionista sicuro, capace di preparare dati sequenziali, applicare tecniche di smussamento e costruire modelli predittivi di base. Imparerai come identificare trend e pattern stagionali usando metodi fondamentali di medie mobili. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali dei dati di serie storiche, inclusi stazionarietà, trend e stagionalità; * Calcolare medie mobili semplici, ponderate ed esponenziali usando moderne librerie dati Python; * Applicare tecniche di smussamento per ridurre il rumore nei dataset sequenziali ed evidenziare i trend sottostanti; * Implementare modelli di previsione di base usando la libreria statsmodels e framework ARIMA; * Valutare l'accuratezza delle previsioni usando metriche di errore standard come il Mean Absolute Error (MAE); * Scrivere codice Python pulito e type-hinted per pre-elaborare i dati e automatizzare i calcoli delle medie mobili. Il corso inizia con definizioni essenziali e concetti di preparazione dei dati prima di passare ai calcoli passo-passo. Proseguirari dalle implementazioni di base delle medie mobili all'uso di librerie statistiche per la modellazione predittiva. Questo corso è pensato per analisti di dati, sviluppatori e ricercatori nuovi all'analisi delle serie storiche, senza richiedere alcuna esperienza pregressa di previsione. Inizia oggi ad analizzare i tuoi dati sequenziali e a costruire i tuoi primi modelli di previsione.