बहुभिन्नरूपी समय श्रृंखला विश्लेषण और पूर्वानुमान R में

कई उद्योगों में, डेटा बिंदु शायद ही कभी अकेले मौजूद होते हैं; वे समय के साथ एक-दूसरे को प्रभावित करते हैं। सटीक पूर्वानुमान और रणनीतिक योजना के लिए यह समझना आवश्यक है कि कई चर कैसे परस्पर क्रिया करते हैं। यह कोर्स आपको समय श्रृंखला डेटा की मूल बातों से लेकर मजबूत बहुभिन्नरूपी मॉडल बनाने तक ले जाता है। आप कई डेटासेट में पैटर्न की पहचान करना और सटीकता के साथ भविष्य के रुझानों का अनुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों को लागू करना सीखेंगे। आप क्या सीखेंगे: - बहुभिन्नरूपी समय श्रृंखला के मूल सिद्धांतों और आधुनिक व्यावसायिक विश्लेषण में उनकी भूमिका को समझें - विभिन्न डेटा चरों के बीच निर्भरताओं और लीड-लैग संबंधों की पहचान करें - R वातावरण के भीतर वेक्टर ऑटोरेग्रेसन और अन्य मॉडलिंग तकनीकों को लागू करें - विशेष रूप से समय-अनुक्रमित बहुभिन्नरूपी डेटासेट के लिए डेटा सफाई और परिवर्तन का अभ्यास करें - आधुनिक त्रुटि मेट्रिक्स और नैदानिक ​​जाँचों का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें - कुशल समय श्रृंखला प्रबंधन के लिए टाइडी डेटा संरचनाओं का उपयोग करके R वर्कफ़्लो लागू करें यह कोर्स मॉडल चयन, अनुमान और व्यावहारिक पूर्वानुमान अभ्यासों में जाने से पहले मूलभूत परिभाषाओं और डेटा संरचनाओं से शुरू होता है। यह डेटा साइंस में शुरुआती लोगों और उन विश्लेषकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें R की बुनियादी समझ है और जो अपने पूर्वानुमान टूलकिट का विस्तार करना चाहते हैं। आज ही अधिक सटीक और व्यावहारिक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाना शुरू करें।