Hiểu và sử dụng phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích tương quan! Hoàn thành dễ dàng và nhanh chóng với Orange, công cụ phân tích AI không cần mã hóa!
Hiểu các khái niệm và đặc điểm cơ bản của dữ liệu chuỗi thời gian
Phân tích mẫu dữ liệu thông qua phân rã chuỗi thời gian
Nguyên tắc cơ bản và thực tiễn của các mô hình dự báo chuỗi thời gian
Đào tạo mô hình véc tơ tự hồi quy (VAR) và ARIMA
Tìm hiểu các khái niệm cơ bản và ví dụ ứng dụng của phân tích tương quan
Đây là cơ hội tuyệt vời để giải phóng tiềm năng dữ liệu của bạn, thứ mà bạn chưa từng biết mình có!
Orange giúp bạn dễ dàng và đơn giản hơn trong việc hiểu các khái niệm, ví dụ và kỹ thuật liên quan đến dữ liệu chuỗi thời gian và quy tắc liên kết.
– Khóa học tốt nhất dành cho những người thực hành muốn có được hiểu biết sâu sắc về kinh doanh thông qua dữ liệu.
– Các khái niệm cơ bản về dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích mô hình/tương quan cùng nhiều ví dụ thực tế áp dụng chúng.
– Giải thích chi tiết về cách áp dụng thực tế các lý thuyết bạn học được
Mọi người đều muốn nhưng không ai có thể làm được.
Hãy nắm bắt cơ hội tận dụng dữ liệu để đạt được kết quả tốt hơn!
Đây là bài giảng cuối cùng, nơi bạn có thể trải nghiệm giá trị của phân tích dữ liệu trong các tình huống kinh doanh thực tế.
Tôi quan tâm đến trực quan hóa dữ liệu và thật tuyệt khi được học những khái niệm không phải lúc nào cũng dễ học.
Tôi lo lắng không biết mình có thể hiểu được những khái niệm khó như phân tích chuỗi thời gian và làm theo các bài tập thực hành hay không, nhưng người hướng dẫn đã đưa ra các ví dụ cụ thể mỗi khi giải thích, giúp tôi dễ hiểu.
Đặc biệt, khái niệm về sự tĩnh lặng được hiểu dễ dàng vì nó được giải thích bằng cách trình bày kết quả trực tiếp.
Tôi tin rằng tôi sẽ có thể nhận được sự hỗ trợ trong nhiều nhiệm vụ khác nhau trong tương lai. Cảm ơn bạn.
Đánh giá nhóm trải nghiệm (Ro**)
Sau khi nghỉ việc, tôi có rất nhiều lo lắng về con đường sự nghiệp tiếp theo của mình. Tôi muốn thử một điều gì đó mới mẻ, nên đã đăng ký khóa học này.
Sau khi tìm hiểu về Orange, được giới thiệu trong bài giảng này , tôi cảm thấy vừa phấn khích vừa tự hào vì tôi có thể tự mình xử lý dữ liệu!
Tôi nghĩ rằng việc có thể sử dụng phân tích dữ liệu bằng phương pháp phân tích chuỗi thời gian trong công việc thực tế sẽ sớm hữu ích.
Đánh giá nhóm kinh nghiệm (tk**)
Bài giảng này thực sự hữu ích vì nó không chỉ đề cập đến lý thuyết mà còn cung cấp đào tạo thực hành và cách áp dụng lý thuyết vào công việc thực tế!
Tôi nhận ra dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích tương quan thực sự hữu ích như thế nào và tôi nghĩ rằng nếu tôi nghiên cứu từng bước một, tôi cũng có thể sử dụng được.
Tôi hài lòng với lời giải thích chi tiết của người hướng dẫn về các khái niệm và tính liên quan cao của đào tạo thực hành và thực tiễn bằng cách trình bày kết quả phân tích mỗi lần.
Đánh giá nhóm kinh nghiệm (P**)
Đây là bài giảng cốt lõi dạy về các khái niệm và ứng dụng của dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích tương quan bằng Orange, đồng thời trình bày các phương pháp để rút ra thông tin chi tiết về kinh doanh .
1. Hiểu các khái niệm cơ bản về dữ liệu chuỗi thời gian và các đặc điểm của dữ liệu
Giải thích các đặc điểm cơ bản của dữ liệu chuỗi thời gian, chẳng hạn như các biến độc lập theo thời gian và tự tương quan, đồng thời tìm hiểu về dữ liệu dừng và không dừng trong quá trình phân tích chúng.
2. Phân tích mô hình dữ liệu thông qua phân tích chuỗi thời gian
Thực hành phân tích dữ liệu một cách có hệ thống bằng cách phân tích các yếu tố như xu hướng, tính theo mùa, tính chu kỳ và nhiễu trắng tạo nên dữ liệu chuỗi thời gian.
3. Nguyên tắc cơ bản và thực hành của mô hình dự báo chuỗi thời gian
Thực hành học tập và ứng dụng thực tế các mô hình dự báo chuỗi thời gian như mô hình hồi quy tự động (AR) và mô hình trung bình động (MA).
4. Đào tạo mô hình tự hồi quy vectơ (VAR) và ARIMA
Thực hành phân tích dữ liệu chuỗi thời gian đa biến bằng mô hình VAR và dự đoán các mẫu dữ liệu trong tương lai bằng mô hình ARIMA.
5. Học các khái niệm cơ bản và các trường hợp ứng dụng của phân tích liên kết
Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về thuật toán Apriori và cách tính toán các chỉ số như hỗ trợ, độ tin cậy và cải thiện.
1. Đăng ký lớp học
2. Làm theo hướng dẫn của người hướng dẫn và sử dụng Orange.
3. Cải thiện hiệu suất với dữ liệu chuỗi thời gian/phân tích tương quan.
Phát triển các kỹ năng phân tích xu hướng tương lai cơ bản bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian mà không cần công nghệ phức tạp.
Phân tích dữ liệu một cách có hệ thống hơn bằng cách lựa chọn mô hình dự đoán hiệu quả theo tình huống thông qua các bài giảng.
Sử dụng các kỹ thuật để khám phá mối quan hệ giữa các tập dữ liệu khác nhau và phát triển các chiến lược kinh doanh tùy chỉnh dựa trên các dữ liệu này.
Tận dụng dữ liệu hiệu quả hiện là một chiến lược thiết yếu.
– Những người muốn củng cố kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế của mình
– Những người muốn cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu của mình mà không cần phải viết mã khó khăn
– Những người muốn sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích tương quan một cách thực tế
– Những người cảm thấy hạn chế của Excel và muốn có một công cụ phân tích nâng cao đơn giản hơn
– Người tìm việc muốn thể hiện sự độc đáo của mình trên thị trường việc làm
– Nhân viên văn phòng đang cân nhắc chuyển đổi nghề nghiệp sang lĩnh vực CNTT
Phân tích dữ liệu không còn là lĩnh vực xa lạ với bạn nữa.
Nếu bạn muốn dự đoán dữ liệu trong tương lai và tạo ra kết quả hiệu quả mà không cần kỹ năng lập trình,
Hãy tham gia khóa học này ngay bây giờ.
Dữ liệu không phải là công nghệ mà là đối tượng phải được xử lý thông qua công nghệ.
Bạn có đang trì hoãn việc học phân tích dữ liệu không? Vẫn chưa muộn đâu!
Tận dụng dữ liệu của bạn ngay bây giờ để nắm bắt những cơ hội tốt hơn.
H. Tôi có cần kiến thức trước về trí tuệ nhân tạo, lập trình hoặc thiết kế để tham gia khóa học này không?
A. Khóa học này không yêu cầu kiến thức nền tảng về AI, lập trình hoặc Excel. Chúng tôi sẽ trình bày những kiến thức cơ bản để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng theo dõi. Tuy nhiên, bạn có thể hiểu sâu hơn về nội dung khóa học bằng cách tham gia Khóa học Orange Cấp độ 1 hoặc Cấp độ 2 trước đó.
H. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?
A. Nếu bạn chưa từng sử dụng Orange trước đây, chúng tôi khuyên bạn nên tìm hiểu trước cách sử dụng và cài đặt cơ bản để quá trình diễn ra suôn sẻ hơn.
H. Orange? Tôi có cần mua phần mềm riêng không?
A. Orange là phần mềm miễn phí cho phép bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng xây dựng môi trường phân tích dữ liệu AI. Phiên bản di động cho phép sử dụng mà không cần kết nối internet bên ngoài, lý tưởng để sử dụng trong môi trường làm việc bảo mật cao.
Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên bạn nên chuẩn bị một màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành .
Ngoài ra, vì khóa đào tạo được thực hiện trên hệ điều hành Windows nên chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows.
Ghi chú bài giảng và tệp thực hành có sẵn trong phần <00. Trung tâm tải xuống sách giáo khoa>.
Khóa học này dành cho ai?
Những người muốn tăng cường kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế
Bất kỳ ai muốn cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu của mình mà không gặp khó khăn trong việc viết mã
Bất cứ ai muốn sử dụng thực tế dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích tương quan
Những người cảm thấy hạn chế của Excel và muốn có các công cụ phân tích nâng cao đơn giản hơn
Cần biết trước khi bắt đầu?
Nếu học các cấp độ Bài giảng màu cam trước đó, Lv.1 hoặc Lv.2, bạn có thể hiểu nội dung bài giảng một cách trôi chảy hơn.
Bạn có thể học suôn sẻ hơn bằng cách tham gia khóa học này nếu bạn đã quen với cách sử dụng cơ bản của Orange.
8,724
Học viên
1,192
Đánh giá
107
Trả lời
4.7
Xếp hạng
94
Các khóa học
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
Tất cả
15 bài giảng ∙ (5giờ 49phút)
Tài liệu khóa học:
1.283.575 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[2025] SQLD All-in-One - Đỗ ngay lần đầu dành cho người không chuyên講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/336953/cover/01jr02gfpt2km3k50amyw7sttt?f=avif&w=420)
![Hướng dẫn hoàn hảo chuẩn bị việc làm cho nhà phân tích dữ liệu từ người thực hành [Xem lại hội thảo hàng tháng Datarian | Tháng 9 năm 2023]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/331936/cover/9c693d54-1183-4dcf-bda8-a46e161c61d2/331936-eng.png?f=avif&w=420)
![[Nhập môn/Sơ cấp] Triển khai hệ thống gợi ý thông qua các ví dụ đa dạng講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/337887/cover/01jyvdpxdgj736bzm3ek4mnk59?f=avif&w=420)