课程主页: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series
随着商业世界对数据分析需求的日益增长，掌握时间序列分析尤其是需求预测的技能变得越来越重要。今天，我想为大家推荐一门关于时间序列分析的优秀课程——《需求预测使用时间序列》。这门课程是Coursera上机器学习与供应链基础专业化的第二门课程，全面讲解了与需求预测相关的时间序列分析的各个方面。
首先，在课程的第一模块中，你将对时间序列有一个全面的认识。课程会让你熟悉时间序列在机器学习中的位置，并了解其主要类型的区别因素，包括周期、频率和稳定性。之后，你将学习如何在Python中绘制时间序列，进一步探讨季节性和周期性的差异。
接下来的模块将会深入探讨独立性与自相关的概念。你将了解相关性数学的基础，以及如何利用这些概念来描述两个变量之间的关系。然后，课程将讨论自相关与时间序列属性（如趋势、季节性和稳定性）之间的关系，包括如何在Python中实现这些理论。
随后，课程将重点介绍回归与ARIMA模型。你将回顾线性回归的一些基本概念，并将其拓展到滞后回归，这是在时间序列上使用回归技术的有效方式。课程还将介绍ARIMA（自回归积分滑动平均）模型，并为更高级的机器学习模型（如长短期记忆网络 LSTM）打下基础。
课程的最后，学员将参与一个项目，使用ARIMA模型进行需求预测。这不仅是一个理论的总结，也是将知识应用于实际的绝佳机会。
总体而言，这门课程不仅非常适合从事供应链管理和数据分析的专业人士，也适合任何希望深入了解时间序列分析的学习者。无论你的背景如何，该课程都将帮助你构建坚实的时间序列分析基础，让你在实际工作中能有效运用这些技能。强烈推荐给大家！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series