课程主页: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series
在当今快速变化的市场环境中，预测需求是每个企业战略的重要组成部分。Coursera上提供的“使用时间序列进行需求预测”课程，是一门专注于如何利用时间序列技术进行需求预测的课程，它正是学习供应链管理的绝佳选择。本课程是“机器学习在供应链基础知识”专题中的第二部分，深入探讨了时间序列的各个方面，尤其是需求预测。
课程开始时，我们将掌握时间序列的基本概念，包括平稳性、趋势(漂移)、周期性和季节性。之后，课程将讨论与时间序列相关的相关性方法（自相关性），为后续深入学习做准备。
课程内容包括四个模块：
1. **时间序列概览**：在这一模块中，我们将学习时间序列在机器学习中的位置，并认识主要的时间序列类型及其特征，掌握如何在Python中绘制时间序列。
2. **独立性与自相关**：我们将深入学习自相关的数学基础及其在时间序列中的应用。
3. **回归与ARIMA模型**：在这一模块中，我们将复习线性回归基础，并扩展到滞后回归及现代的ARIMA模型，为更高级的机器学习模型（如LSTM）打下基础。
4. **最终项目**：通过使用ARIMA模型进行需求预测，提炼所学知识。
总的来说，这门课程不仅提供了扎实的理论背景，还结合实践训练，使学生能够在真实场景中应用所学知识。如果你想掌握时间序列分析和需求预测的技能，提升你的市场竞争力，这门课程绝对值得参加。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series