Анализ и прогнозирование временных рядов

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Департамент больших данных и информационного поиска

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

2-й курс, 2 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

В ходе курса изучаются принципы и методологии анализа и прогнозирования временных рядов с уделением особого внимания практическому применению в бизнес-контексте. Будут рассмотрены такие темы, как сезонность, тенденции, стационарность и автокорреляция, с использованием бизнес-ориентированных примеров, таких как прогнозирование спроса, анализ продаж и финансовое моделирование. В ходе курса будут представлены статистические и эконометрические модели, включая ARIMA и MSTL, а также передовые подходы к машинному обучению, включая Prophet.Особое внимание будет уделено использованию внешних регрессоров, таких как экономические показатели, маркетинговая активность и данные о конкурентах, для повышения точности моделей и учета влияния реального мира. Студенты научатся интегрировать эти регрессоры в свои модели прогнозирования, понимая их влияние на показатели эффективности бизнеса и конечные результаты.