Forecasting Models & Time Series Analysis for Business in R

Mô hình Dự báo & Phân tích Chuỗi Thời gian cho Doanh nghiệp bằng R

Phân tích Chuỗi Thời gian cho Khoa học Dữ liệu & Phân tích bằng lập trình R. Hoạch định Nhu cầu & Dự báo. Prophet, ARIMA & hơn thế nữa

4.5

(362 đánh giá)

2,382 học viên

Giảng viên

Diogo Alves de Resende

Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao

50.000đ 599.000đ -92%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh

9.0 giờ video

147 bài giảng

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 30/05/2026

#Data Science #Forecasting Model #Machine Learning #Time Series Analysis

Bạn sẽ học được gì

Nắm vững kiến thức toàn diện về phân tích chuỗi thời gian và các mô hình dự báo thông qua thực hành và ứng dụng thực tế

Triển khai các mô hình dự báo và phân tích chuỗi thời gian trong môi trường doanh nghiệp để cải thiện hiệu suất và hiệu quả.

Hiểu và áp dụng các mô hình dự báo khác nhau, bao gồm Prophet và ARIMA, để đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt.

Áp dụng các nguyên tắc khoa học dữ liệu và phân tích vào các tình huống kinh doanh thực tế thông qua thực hành bằng R.

Phát triển thành thạo việc sử dụng lập trình R cho phân tích chuỗi thời gian trong môi trường doanh nghiệp.

Cải thiện khả năng hoạch định nhu cầu và dự báo bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích chuỗi thời gian.

Học cách phân tích và diễn giải dữ liệu chuỗi thời gian để đưa ra dự đoán về xu hướng và mẫu hình trong tương lai.

Sử dụng lập trình R để tạo hình ảnh hóa và trực quan hóa dữ liệu nhằm hiểu rõ hơn về dữ liệu chuỗi thời gian.

Hiểu tầm quan trọng của các mô hình dự báo trong hoạt động và ra quyết định kinh doanh.

Học cách xác định và chẩn đoán các vấn đề cũng như hạn chế phổ biến trong phân tích chuỗi thời gian.

Yêu cầu

Cần có kiến thức thống kê cơ bản

Biết R cơ bản là một lợi thế

Đối tượng phù hợp

Chuyên viên phân tích kinh doanh và dữ liệu muốn tìm hiểu về Dự báo

Chuyên gia tài chính muốn hiện đại hóa quy trình dự báo của họ

Chuyên gia định hướng dữ liệu nói chung muốn tìm hiểu về Dự báo

Chuyên gia tiếp thị quan tâm đến việc tìm kiếm mẫu hình trong dữ liệu bán hàng

Nội dung khóa học

13 phần • 147 bài giảng

1 Giới thiệu về khóa học

2 Liên kết tài liệu khóa học

3 Trình bày Tài liệu Khóa học

4 Cài đặt R và RStudio

5 Giới thiệu và Bối cảnh của Diogo

6 Đánh giá và tương lai của khóa học này

1 Kế hoạch cho phần này

2 Tại sao cần Dự báo?

3 Dữ liệu Chuỗi Thời gian là gì?

4 Tóm tắt nghiên cứu tình huống

5 R - Thư viện

6 R - Tải dữ liệu

7 R - Chuyển đổi biến Ngày tháng

8 R - Lựa chọn Biến số

9 R - Đổi tên biến số

10 R - Trực quan hóa

11 Câu chuyện của Diogo: Tôi đã học lập trình R và Python như thế nào

1 Kế hoạch cho Phân rã Tính thời vụ

2 Phân rã Tính thời vụ

3 R - Chuẩn bị Script

4 R - Chuyển đổi Chuỗi Thời gian

5 R - Biểu đồ Tính thời vụ

6 Phương pháp Cộng so với Nhân

7 R - Phân rã Phương pháp Cộng

8 R - Bài tập: phân rã phương pháp nhân

9 Mô hình hóa Sai số và Dữ liệu Chứng khoán

10 Bạn sẽ giúp tôi chứ?

11 Phản hồi của bạn rất có giá trị

1 Kế hoạch cho Làm mũ Mũ và Holt-Winters

2 Làm mũ Mũ và Holt-Winters

3 Tóm tắt Nghiên cứu Tình huống

4 R - Thư viện và Dữ liệu

5 R - Chuyển đổi Chuỗi Thời gian

6 R - Vẽ biểu đồ Chuỗi Thời gian

7 Tập huấn luyện và tập kiểm tra

8 R - Tập huấn luyện và tập kiểm tra

9 R - Mô hình Holt-Winters

10 R - Dự đoán và vẽ biểu đồ Holt-Winters

11 Chỉ số Hiệu suất Chính về Độ chính xác

12 R - Đánh giá độ chính xác của Holt-Winters

13 Ưu và Nhược điểm của Holt-Winters

14 Thử thách Holt-Winters

15 R - Giải pháp Holt-Winters

16 Câu chuyện của Diogo: Quản lý Các bên Liên quan

1 Động lực xây dựng một Sản phẩm Dự báo

1 Kế hoạch xây dựng mô hình SARIMAX

2 ARIMA

3 R - Chuẩn bị Script

4 R - Tập Huấn luyện và Tập Kiểm tra

5 R - Đối tượng Chuỗi Thời gian

6 Tương quan Pearson

7 Biểu đồ Tự tương quan

8 R - Biểu đồ Tự tương quan

9 Thành phần Tự hồi quy

10 Khái niệm Tích hợp và Tính dừng

11 R - Tính dừng

12 Thành phần Trung bình Trượt

13 Tối ưu hóa Nhân tố ARIMA

14 AIC & BIC

15 SARIMAX

16 R - Tách biệt các biến hồi quy

17 R - Mô hình SARIMAX

18 R - Dự đoán, vẽ biểu đồ và độ chính xác của SARIMAX

19 R - Xuất Dự báo

20 Ưu và Nhược điểm của SARIMAX

21 Điều gì xảy ra nếu tần số được đặt là 365?

22 Giới thiệu thử thách SARIMAX

23 R - Giải pháp thử thách SARIMAX

24 Mẹo của Diogo: chọn biến hồi quy

1 Kế hoạch cho Facebook Prophet

2 Chuỗi Thời gian Cấu trúc

3 Facebook Prophet

4 R - Chuẩn bị Script

5 Ngày lễ

6 R - Ngày lễ phần 1

7 R - Ngày lễ phần 2

8 R - Gộp Khung dữ liệu Ngày lễ của Prophet

9 R - Tập Huấn luyện và Tập Kiểm tra

10 Tham số Facebook Prophet

11 R - Mô hình Prophet

12 R - Hệ số Biến hồi quy

13 R - Dự báo

14 R - Tác động của các sự kiện

15 R - Trực quan hóa

16 R - Độ chính xác và xuất dữ liệu của Prophet

17 Ưu và Nhược điểm của Facebook Prophet

18 Thử thách Facebook Prophet

19 R - Giải pháp Facebook Prophet phần 1

20 R - Giải pháp Facebook Prophet phần 2

1 Kế hoạch cho Facebook Prophet - Điều chỉnh Tham số

2 Điều chỉnh Tham số

3 Kiểm định chéo

4 R - Chuẩn bị Script

5 R - Kiểm định chéo

6 Các Tham số cần Điều chỉnh

7 R - Lưới Tham số và Vector Kết quả

8 R - Điều chỉnh Tham số

9 R - Lấy các tham số tốt nhất

10 Giới thiệu Thử thách

11 R - Giải pháp Thử thách

12 Dự báo tại Uber

1 Kế hoạch cho Mạng Nơ-ron Tự hồi quy và Học sâu

2 Mạng Nơ-ron là gì?

3 Cách hoạt động của Mạng Nơ-ron Tự hồi quy

4 R - Chuẩn bị Script

5 R - Chuẩn bị Mô hình

6 Hiện tượng Quá khớp của Mạng Nơ-ron

7 Nhân tố Tối ưu hóa Mạng Nơ-ron

8 R - Mô hình Mạng Nơ-ron

9 R - Dự đoán, độ chính xác và xuất dữ liệu của Mạng Nơ-ron

10 Ưu và Nhược điểm của Mạng Nơ-ron

11 Thử thách Mạng Nơ-ron

12 R - Giải pháp Mạng Nơ-ron

1 Kế hoạch cho Điều chỉnh Tham số Học sâu cho Chuỗi Thời gian

2 Tham số cần điều chỉnh

3 R - Chuẩn bị script

4 Tạo Chuỗi Ngày tháng

5 R - Vector Kết quả

6 R - Quy trình Kiểm định chéo

7 R - Chuẩn bị Điều chỉnh Tham số

8 R - Điều chỉnh Tham số

9 R - Tham số tốt nhất

10 Giới thiệu Thử thách

11 R - Giải pháp Thử thách

1 Kế hoạch cho kỹ thuật Mô hình Tổng hợp

2 Cơ chế và động lực của Mô hình Tổng hợp

3 R - Chuẩn bị Script

4 R - Tải dự đoán

5 R - Chuẩn bị Mô hình Tổng hợp

6 R - Dự báo Mô hình Tổng hợp

7 R - Vẽ tất cả dự báo và mô hình tổng hợp

8 Ưu và Nhược điểm

9 Tương lai của Dự báo

1 Kế hoạch cho Trực quan hóa Chuỗi Thời gian

2 R - Thư viện và dữ liệu Bitcoin

3 R - Chuẩn bị Dữ liệu

4 R - Biểu đồ Đơn giản

5 R - Thay đổi Màu Đường

6 R - Tập trung vào Ngày tháng

7 R - Văn bản ở một góc

8 R - Thêm một Đường cắt

9 R - Thêm Văn bản và Thay đổi giới hạn

10 R - Thêm một Đánh dấu và đề xuất bài tập

11 R - Giải pháp Bài tập

12 R - Biểu đồ Tương tác

13 Phản hồi Cuối khóa học

1 Hãy Làm 2 Điều Này

Giới thiệu khóa học

How many times have you wanted to predict the future?

Welcome to the most exciting online course about Forecasting Models and Time Series in R. I will show everything you need to know to understand the now and predict the future.

Forecasting is always sexy - knowing what will happen usually drops jaws and earns admiration. On top, it is fundamental in the business world. Companies always provide Revenue growth and EBIT estimates, which are based on forecasts. Who is doing them? Well, that could be you!

WHY SHOULD YOU ENROLL IN THIS COURSE?

1 | YOU WILL LEARN THE INTUITION BEHIND THE TIME SERIES MODELS WITHOUT FOCUSING TOO MUCH ON THE MATH

It is crucial that you know why a model makes sense and the underlying assumptions behind it. I will explain to you each model using words, graphs, and metaphors, leaving math and the Greek alphabet to a minimum.

2 | THOROUGH COURSE STRUCTURE OF MOST IMPACTFUL TIME SERIES FORECASTING MODEL TECHNIQUES

The techniques in this course are the ones I believe will be most impactful, up-to-date, and sought after:

Holt-Winters
Sarimax
Facebook Prophet
Neural Networks AutoRegression
Ensemble approach

3 | WE CODE TOGETHER LINE BY LINE

I will guide you through every step of the way in your journey to master time series and forecasting models. I will also explain all parameters and functions that you need to use, step by step.

4 | YOU APPLY WHAT YOU ARE LEARNING IMMEDIATELY

At the end of each section regarding forecasting techniques, you are shown an exercise to apply what you learn immediately. If you do not manage? Don't worry! We also code together line by line the solutions. The challenges range from predicting the interest in Churrasco (Brazilian BBQ) to the Wikipedia visitors of Udemy.

Did I spike your interest? Join me and learn how to predict the future!