Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

A Deep Dive into Forecasting- Excel & R.

Khám phá chuyên sâu về Dự báo - Excel & R.

Khám phá chuyên sâu về Dự báo - Excel & R.

Dự báo với Excel & R. Làm thế nào để dự báo 100.000 chuỗi thời gian cùng lúc? Sử dụng chúng để trở thành chuyên gia dự báo cho Doanh nghiệp

4.6
(199 đánh giá)
18,621 học viên
Giảng viên
Haytham Omar-Ph.D
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 419.000đ -88%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
20.5 giờ video
186 bài giảng
1 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Phân rã Chuỗi Thời gian.
Phân tích Đơn biến cho chuỗi thời gian
Phân tích Song biến và Tự tương quan
Làm mịn chuỗi thời gian
Điều chỉnh tính thời vụ cho chuỗi thời gian
Tạo và Hiệu chỉnh Dự báo trong Excel
Học R và sử dụng nó như công cụ hàng ngày cho dự báo.
Sử dụng Gói Fable cho các phương pháp dự báo nâng cao và tổng hợp
Dự báo Chuỗi Thời gian
Các Ứng dụng Khác nhau của dự báo
R
Fable
Dự báo Kinh doanh
Excel
tidymodels

Yêu cầu

Không

Đối tượng phù hợp

Nhà hoạch định
Nhà chiến lược
Hàng hóa bán lẻ
Nhà tài chính
Chuỗi cung ứng
Nhà kinh tế học
Quản lý vận hành
Người lập ngân sách

Nội dung khóa học

14 phần • 185 bài giảng
1 Xin chào.
2 Dự báo là nền tảng của hoạch định
3 Chuỗi Thời gian
4 Những khó khăn trong dự báo
5 Ứng dụng dự báo
6 Dự báo trong quản lý tồn kho
7 Các Phương pháp Dự báo Khác nhau
8 Năm 2020 và COVID
9 Phân tích Chuỗi Thời gian
10 Phương pháp Nhân quả
11 Tính Dừng của dữ liệu
12 Tóm tắt
1 Giới thiệu
2 Phân tích Thống kê Đơn biến
3 Phân tích Đơn biến Phần 2
4 Thống kê Song biến
5 Tự Tương quan
6 Bài tập
7 Lời giải Bài tập
8 Tóm tắt
1 Các phương pháp dự báo đơn giản
2 Phương pháp Ngây thơ và Ngây thơ Thời vụ
3 Sai số Phần trăm Trung bình
4 Trung bình Thời vụ
5 Sai số Tuyệt đối Tỷ lệ Trung bình
6 Làm mịn hàm mũ đơn giản và phép biến đổi logarit
7 Các Phương pháp Dự báo Đơn giản
8 Phương pháp Ngây thơ và các phương pháp dự báo đơn giản
9 Hồi quy Tuyến tính, Trung bình Trượt Trọng số Tùy chỉnh và SES
10 Tối ưu hóa các Tham số
11 Phương pháp Dự báo Đơn giản Tốt nhất
12 Bài tập Dự báo Đơn giản
13 Lời giải
14 Tóm tắt
1 Giới thiệu
2 Trung bình trượt
3 Loại bỏ Xu hướng khỏi chuỗi
4 Phân rã Chuỗi Thời gian
5 Phân rã Cộng tính
6 Phân rã Nhân tính
7 Bài tập
8 Bài tập Phân rã đã giải
9 Tóm tắt
1 Giới thiệu
2 Làm mịn Hàm mũ Đơn giản
3 Làm mịn Hàm mũ Holt
4 Khởi tạo Alpha và Beta
5 Mô hình Holt trong Excel
6 Giải thích Holt-Winters
7 Mô hình Holt Winters Cộng tính
8 Dự báo 12 tháng với Holt Winters
9 Holt-Winters Nhân tính
10 Dự báo 12 tháng với làm mịn hàm mũ nhân tính
11 Bài tập Holt
12 Lời giải Bài tập
1 Giới thiệu
2 Giới thiệu về hồi quy tuyến tính
3 Hồi quy tuyến tính bội trong excel
4 Khớp mô hình
5 Chuyển sang R
1 Chào mừng đến với Thế giới của R!
2 Ngôn ngữ Thống kê R là gì?
3 Cách cài đặt R
4 Cách cài đặt Rstudio
5 Hướng dẫn thực hành
6 Thiết lập dự án của bạn
7 Cài đặt các gói!
8 Tóm tắt
1 Giới thiệu - Cơ bản về R
2 Các Cấu trúc và Kiểu Dữ liệu Khác nhau trong R
3 Thực hiện Tính toán Số học trong R và viết Vector
4 Tạo một Danh sách
5 Nhập Dữ liệu vào R và các hàm Khám phá Cơ bản
6 Chọn Dữ liệu trong Dataframe.
7 Hàm If Else
8 Điều kiện
9 Hàm với điều kiện
10 Vòng lặp For
11 Áp dụng một hàm bên trong vòng lặp for
12 Vòng lặp for trên một dataframe
13 Áp dụng một hàm trên một dataframe
14 Bài tập
15 Đáp án Bài tập phần 4 Phần 1
16 Đáp án Bài tập phần 4 Phần 2
17 Tóm tắt
1 Giới thiệu
2 Lý do làm việc với ngày tháng
3 Phân tích cú pháp Ngày tháng với R
4 Suy luận từ ngày tháng trong R
5 Làm việc với lubridate
6 Mô hình hóa Thời gian giữa các lần khách hàng đến
7 Mô hình hóa Thời gian giữa các lần khách hàng đến 2
8 Bài tập
9 Bài tập câu hỏi 1 đến 4
10 Đáp án bài tập câu hỏi 5 và 6
11 Câu hỏi cuối bài tập
12 Tóm tắt
1 Dự báo với R
2 Chuẩn bị dữ liệu cho hồi quy
3 Thay đổi định dạng từ POSIXct sang Date
4 Khớp mô hình hồi quy dự báo với R
5 Hồi quy bội với R
6 Bài tập
7 Lời giải bài tập phần 1
8 Lời giải bài tập phần 2
9 Tóm tắt
10 Chuyển đổi dữ liệu thành chuỗi thời gian
11 Chuỗi thời gian hàng tuần và hàng ngày
12 Phân tích chuỗi thời gian
13 Thành phần Thời vụ
14 Phân rã chuỗi thời gian trong R
15 Đo lường Cường độ Xu hướng và Tính thời vụ
16 Làm mịn Hàm mũ
17 ARIMA và các thành phần của nó
18 Các chỉ số Độ chính xác cho dự báo
19 Xác định bậc của ARIMA
20 Huấn luyện và Kiểm tra
21 Hồi quy Điều hòa Động
22 Đo độ chính xác của mô hình mới
23 Cải thiện ARIMA với Tìm kiếm Lưới
24 Xử lý lỗi khi tìm kiếm lưới
25 Cuộc chiến giữa các mô hình ARIMA
26 Bài tập
27 Đáp án Bài tập Phần 1
28 Đáp án Bài tập Phần 2
29 Tóm tắt
1 Fable
2 Sự Phát triển của Dự báo
3 Tạo một Tsibble
4 ACF với Fable
5 Phân rã Chuỗi Thời gian
6 Trung bình Trượt Kép với Fable
7 Đo lường Cường độ Xu hướng và Tính thời vụ
8 Khớp nhiều mô hình với một quy trình làm việc
9 Tạo một tập kiểm tra mới
10 So sánh mô hình tuyến tính và phi tuyến
11 Quy trình làm việc với phương pháp thống kê
12 Kiểm tra độ chính xác
13 Khớp nhiều chuỗi thời gian
14 Độ chính xác của nhiều chuỗi thời gian
15 Các mô hình phân rã
16 Mô hình Prophet
17 Mô hình Prophet trong R
18 Kết luận về Prophet
19 Mô hình VAR
20 VAR trong R
21 Kết luận về VAR
22 Bài tập Fable
23 Bài tập Fable 1
24 Bài tập Hồi quy Tuyến tính Bội với Fable
25 Kết luận Bài tập
1 Tổng hợp
2 Phân cấp và Nhóm
3 Các cách tiếp cận Tổng hợp
4 Tạo cấu trúc phân cấp với Tsibble
5 Kết hợp các tổng hợp
6 Tổng hợp thủ công
7 Điều chỉnh
8 Từ giữa ra và Từ trên xuống
9 Dự báo bằng Phương pháp Vết Tối thiểu
10 Dự báo cho hai năm
11 Độ chính xác ở tất cả các cấp
12 Ghi chú cuối cùng
1 Mô hình Tidy
2 Trình diễn nghiên cứu tình huống
3 Nhóm theo và biến đổi
4 Chuyển đổi sang tsibble
5 Xu hướng và Tính thời vụ
6 Tạo dữ liệu tương lai
7 Loại bỏ giá trị NA với mutate_if
8 Tạo đặc trưng chuỗi thời gian
9 Định danh khóa duy nhất cho các cấp độ
10 Xử lý dữ liệu thiếu theo từng cấp độ
11 Log doanh thu
12 Công thức (recipe)
13 Định nghĩa Mô hình và quy trình làm việc
14 Lấy mẫu lại
15 Thu thập số liệu đánh giá
16 Dự đoán với mô hình cuối cùng
17 So sánh độ chính xác
18 Kết hợp mô hình (Stacking)
19 Dự đoán tương lai
20 Trực quan hóa dự báo tương lai
1 Keip là gì?
2 Bản thuyết trình (Pitch deck)

Giới thiệu khóa học

update : machine learning forecasting is added as the last chapter (Aug 2023)


Hello :)



Forecasting has been around for 1000s of years. it stems from our need to plan so we can have some direction for the future. We can consider forecasting as the stepping stone for planning. and that's why it is as important as ever to have good forecasters in institutions, supply chains,  companies, and businesses. 

With the ever-growing concerns of sustainability and Carbon-footprint. Would you believe it? a good forecast actually contributes to saving resources through the value chain and actually saving the planet. one forecaster at a time. needless to mention, forecasting is integral in marketing, operations, finance, and planning for supply chains.  Pretty much everything


This course is aimed to orient you to the latest statistical forecasting techniques and trends. but first, we need to understand how forecasting works and the reasoning behind statistical methods, and when each method is suitable to be used.  that's why we start first with excel and we scale with R. "Don't worry if you don't know R, Crash fundamental sections are included!.

the course is for all levels because we start from Zero to Hero in Forecasting.

in this course we will learn and apply :

1- Time Series Decomposition in Excel and R.

2- Univariate analysis for time series in Excel and R.

3- Bivariate analysis and auto-correlation in Excel and R.

4- Smoothing the time series and getting the Trend with Double and centered moving average.

5- seasonally adjusting the time series.

6- Simple and complex forecasts in Excel.

7- Use transformations to reduce the variance while forecasting.

8-Generating and Calibrating Forecasting in Excel.

9- Learning R and using it as an everyday tool for forecasting.

10- Using the Fable Package for advanced forecasting methods and aggregations.

11- Using Forecast package for grid search on ARIMA.

12- Applying a workflow of different models in two lines of code.

13- Calibirating forecasting methods.

14- Applying Hierarchical time series with Bottom-up, middle out, and Top-down Approaches.

16-  Use the new R-Fable reconciliation method for aggregation.

15- Using Fable to generate forecasts for 10000  time-series and much more !!

*NOTE: Many of the concepts and analysis I explain first in excel as I find excel the best way to first explain a concept and then we scale up, improve and generalize with R. By the end of this course, you will have an exciting set of skills and a toolbox you can always rely on when tackling forecasting challenges.



Happy Forecasting!

Haytham

Rescale Analytics


Feedback from Clients and Training:


"In Q4 2018, I was fortunate to find an opportunity to learn R in Dubai, after hearing about it from indirect references in UK.


I attended a Supply Chain Forecasting & Demand Planning Masterclass conducted by Haitham Omar and the possibilities seemed endless. So, we requested Haitham to conduct a 5-day workshop in our office to train 8 staff members, which opened us up as a team to deeper data analysis. Today, we have gone a step further and retained Haitham, as a consultant, to take our data analysis to the next level and to help us implement inventory guidelines for our business. The above progression of our actions is a clear indication of the capabilities of Haitham as a specialist in R and in data analytics, demand planning, and inventory management."


Shailesh Mendonca

Commercial lead-in Adventure AHQ- Sharaf Group



“ Haytham mentored me in my Role of Head of Supply Chain efficiency. He is extremely knowledgebase about the supply concepts, latest trends, and benchmarks in the supply chain world. Haytham’s analytics-driven approach was very helpful for me to recommend and implement significant changes to our supply chain at Aster group”

Saify Naqvi

Head of Supply Chain Efficiency



“I participated to the training session called "Supply Chain Forecasting & Management" on December 22nd 2018. This training helped me a lot in my daily work since I am working in Purchase Dpt. Haytham has the pedagogy to explain us very difficult calculations and formula in a simple way. I highly recommend this training.”

Djamel BOUREMIZ

Purchasing Manager at Mineral Circles Bearings








Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Business Analytics
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Excel
Hiển thị tất cả khoá học Time Series Analysis
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊