课程主页: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series
课程简介
在当今快速发展的商业环境中，准确的需求预测已成为企业成功的关键因素之一。Coursera平台上提供的“需求预测使用时间序列”课程正是针对这一需求而设计的。作为“供应链基础机器学习专门课程”的第二部分，这门课程深入探讨了时间序列的各个方面，尤其是需求预测。
课程大纲
课程分为几个模块，各模块内容安排得当，帮助学员逐步深入理解时间序列的概念：
- 初探时间序列：了解时间序列在机器学习中的位置，学习主要的时间序列类型及其特征，并掌握如何在Python中绘制时间序列。
- 独立性与自相关性：深入数学理论，学习如何利用自相关性描述变量之间的关系，并结合时间序列的趋势、季节性与平稳性进行分析。
- 回归与ARIMA模型：从线性回归入手，扩展至滞后回归，最后学习现代方法如自回归积分滑动平均模型（ARIMA），为更高级的机器学习模型铺平道路。
- 期末项目：通过实际的需求预测项目，使用ARIMA模型进行需求预测，巩固学习结果。
课程优缺点
优点：
- 内容结构清晰，适合不同基础的学员。
- 强调实践应用，尤其是在课程的期末项目中。
- 使用Python语言进行实际操作，提升了学习的趣味性和实用性。
缺点：
- 部分理论内容较为复杂，需要学员有一定的数学基础。
- 课程更新速度慢，知识的前沿性有待增强。
总结与推荐
总的来说，“需求预测使用时间序列”是一门值得推荐的课程，不论你是供应链领域的从业人员，还是对数据分析感兴趣的学习者，这门课程都能给你带来深入的理解和实践经验。我强烈推荐大家参加这门课，以增强在需求预测方面的能力。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series