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课程目录时间序列分析
进阶时间序列ARIMAProphet异常检测

时间序列分析

从平稳性、ARIMA、Prophet 到异常检测,掌握处理时序数据的核心方法。

总时长 约 4 小时4 个章节ML 学习站
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你将学到

  • 围绕「时间序列」主题展开的系统化训练
  • 围绕「ARIMA」主题展开的系统化训练
  • 围绕「Prophet」主题展开的系统化训练
  • 围绕「异常检测」主题展开的系统化训练

章节目录

共 4 章, 建议按顺序学习。

  1. 01

    时间序列基础

    30 分钟

    平稳性、自相关、ACF/PACF, 时序建模的 4 大目标。

  2. 02

    ARIMA 模型

    45 分钟

    ARIMA(p,d,q) 参数解读, auto_arima 自动选参, 季节性 SARIMA。

  3. 03

    Prophet 实战

    40 分钟

    Meta 开源的时序工具, 趋势 + 季节性 + 节假日分解。

  4. 04

    时序异常检测

    35 分钟

    滚动 z-score, STL 残差, Isolation Forest 实战。